Kaj je algoritem Gradient Boosting?
Modeli usposabljanja na področju umetne inteligence, posebej v kontekstu Google Cloud Machine Learning, vključujejo uporabo različnih algoritmov za optimizacijo učnega procesa in izboljšanje natančnosti napovedi. Eden takih algoritmov je algoritem Gradient Boosting. Gradient Boosting je zmogljiva metoda ansambelskega učenja, ki združuje več šibkih učencev, kot je npr
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, AutoML Vision – 2. del
Kakšne so slabosti uporabe načina Eager namesto običajnega TensorFlow z onemogočenim načinom Eager?
Način Eager v TensorFlow je programski vmesnik, ki omogoča takojšnje izvajanje operacij, kar olajša odpravljanje napak in razumevanje kode. Vendar pa obstaja več pomanjkljivosti uporabe načina Eager v primerjavi z običajnim TensorFlow z onemogočenim načinom Eager. V tem odgovoru bomo podrobno raziskali te slabosti. Eden od glavnih
Kakšna je prednost, če najprej uporabimo model Keras in ga nato pretvorimo v cenilec TensorFlow, namesto da neposredno uporabimo TensorFlow?
Ko gre za razvoj modelov strojnega učenja, sta tako Keras kot TensorFlow priljubljena okvira, ki ponujata vrsto funkcionalnosti in zmogljivosti. Medtem ko je TensorFlow zmogljiva in prilagodljiva knjižnica za gradnjo in usposabljanje modelov globokega učenja, Keras ponuja API višje ravni, ki poenostavi postopek ustvarjanja nevronskih mrež. V nekaterih primerih je
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, Povečanje Kerasa z ocenjevalci
Katera funkcija se uporablja za izdelavo napovedi z uporabo modela v BigQuery ML?
Funkcija, ki se uporablja za izdelavo napovedi z uporabo modela v BigQuery ML, se imenuje `ML.PREDICT`. BigQuery ML je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud Platform in uporabnikom omogoča izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja s standardnim SQL. S funkcijo `ML.PREDICT` lahko uporabniki uporabijo svoje usposobljene modele za nove podatke in ustvarijo napovedi.
Kako lahko preverite statistiko usposabljanja modela v BigQuery ML?
Če želite preveriti statistiko usposabljanja modela v BigQuery ML, lahko uporabite vgrajene funkcije in poglede, ki jih ponuja platforma. BigQuery ML je zmogljivo orodje, ki uporabnikom omogoča izvajanje nalog strojnega učenja z uporabo standardnega SQL, zaradi česar je dostopno in uporabniku prijazno za podatkovne analitike in znanstvenike. Ko enkrat trenirate a
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, BigQuery ML - strojno učenje s standardnim SQL, Pregled izpita
Kaj je namen izjave za ustvarjanje modela v BigQuery ML?
Namen izjave CREATE MODEL v BigQuery ML je ustvariti model strojnega učenja z uporabo standardnega SQL v platformi BigQuery Google Cloud. Ta izjava uporabnikom omogoča usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja brez potrebe po zapletenem kodiranju ali uporabi zunanjih orodij. Ko uporabljate stavek CREATE MODEL, uporabniki
Kako lahko dostopate do BigQuery ML?
Za dostop do BigQuery ML morate slediti nizu korakov, ki vključujejo nastavitev vašega projekta Google Cloud, omogočanje potrebnih API-jev, ustvarjanje nabora podatkov BigQuery in končno izvajanje poizvedb SQL za usposabljanje in ovrednotenje modelov strojnega učenja. Najprej morate ustvariti projekt Google Cloud ali uporabiti obstoječega. to
Katere tri vrste modelov strojnega učenja podpira BigQuery ML?
BigQuery ML je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud in uporabnikom omogoča izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja z uporabo standardnega SQL v BigQuery. Zagotavlja brezhibno integracijo zmožnosti strojnega učenja v okolju BigQuery, s čimer odpravlja potrebo po premikanju podatkov ali kompleksni predprocesiranju podatkov. Pri delu z BigQuery ML obstajajo
Kako Kubeflow omogoča enostavno skupno rabo in uvajanje usposobljenih modelov?
Kubeflow, odprtokodna platforma, omogoča brezhibno skupno rabo in uvajanje usposobljenih modelov z izkoriščanjem moči Kubernetesa za upravljanje kontejnerskih aplikacij. S Kubeflowom lahko uporabniki preprosto zapakirajo svoje modele strojnega učenja (ML), skupaj s potrebnimi odvisnostmi, v vsebnike. Te vsebnike je nato mogoče deliti in namestiti v različnih okoljih, zaradi česar je priročno
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, Kubeflow - strojno učenje na Kubernetesu, Pregled izpita
Kakšne so prednosti namestitve Kubeflow na Google Kubernetes Engine (GKE)?
Namestitev Kubeflow na Google Kubernetes Engine (GKE) ponuja številne prednosti na področju strojnega učenja. Kubeflow je odprtokodna platforma, zgrajena na vrhu Kubernetesa, ki zagotavlja razširljivo in prenosljivo okolje za izvajanje delovnih obremenitev strojnega učenja. GKE pa je storitev Kubernetes, ki jo upravlja Google Cloud in poenostavlja uvajanje.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, Kubeflow - strojno učenje na Kubernetesu, Pregled izpita