Kako uporabljati nabor podatkov Fashion-MNIST v Google Cloud Machine Learning/platformi AI?
Fashion-MNIST je nabor podatkov Zalandovih slik člankov, sestavljen iz učnega nabora 60,000 primerov in testnega nabora 10,000 primerov. Vsak primer je slika v sivinah velikosti 28 × 28, povezana z oznako iz 10 razredov. Nabor podatkov služi kot neposredna zamenjava za izvirni nabor podatkov MNIST za primerjalno analizo algoritmov strojnega učenja,
Kaj je klasifikator?
Klasifikator v kontekstu strojnega učenja je model, ki je usposobljen za napovedovanje kategorije ali razreda dane vhodne podatkovne točke. To je temeljni koncept pri nadzorovanem učenju, kjer se algoritem uči iz označenih podatkov o usposabljanju, da naredi napovedi o nevidnih podatkih. Klasifikatorji se pogosto uporabljajo v različnih aplikacijah
Ali je TensorBoard mogoče uporabljati na spletu?
Da, TensorBoard lahko uporabite na spletu za vizualizacijo modelov strojnega učenja. TensorBoard je zmogljivo orodje za vizualizacijo, ki je priloženo TensorFlow, priljubljenemu odprtokodnemu ogrodju za strojno učenje, ki ga je razvil Google. Omogoča vam sledenje in vizualizacijo različnih vidikov vaših modelov strojnega učenja, kot so grafi modelov, metrike usposabljanja in vdelave. Z vizualizacijo teh
Ali lahko uporabite konfiguracijsko datoteko za uvedbo modela CMLE pri uporabi porazdeljenega usposabljanja modela ML, da določite, koliko strojev bo uporabljenih pri usposabljanju?
Ko uporabljate usposabljanje modela porazdeljenega strojnega učenja (ML) na platformi Google Cloud AI Platform, lahko dejansko uporabite konfiguracijsko datoteko za uvajanje modela CMLE (Cloud Machine Learning Engine), da določite število strojev, uporabljenih pri usposabljanju. Ni pa mogoče neposredno določiti vrste strojev, ki se bodo uporabljali. notri
Kakšni so cilji uvajanja komponente Pusher v TFX?
Komponenta Pusher v TensorFlow Extended (TFX) je temeljni del cevovoda TFX, ki skrbi za uvajanje usposobljenih modelov v različna ciljna okolja. Cilji uvajanja za komponento Pusher v TFX so raznoliki in prilagodljivi, kar uporabnikom omogoča uvajanje njihovih modelov na različne platforme glede na njihove specifične zahteve. V tem
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), Porazdeljena obdelava in komponente, Pregled izpita
Kako se lahko rezultat BLEU uporabi za oceno uspešnosti prevajalskega modela po meri, ki je usposobljen s prevajanjem AutoML?
Rezultat BLEU je pogosto uporabljena metrika za ocenjevanje uspešnosti modelov strojnega prevajanja. Meri podobnost med strojno ustvarjenim prevodom in enim ali več referenčnimi prevodi. V kontekstu modela prevajanja po meri, ki je usposobljen s prevajanjem AutoML, lahko ocena BLEU zagotovi dragocen vpogled v kakovost in učinkovitost
Kakšni so koraki pri ustvarjanju modela prevajanja po meri s prevodom AutoML?
Ustvarjanje prevajalskega modela po meri s prevajanjem AutoML vključuje niz korakov, ki uporabnikom omogočajo, da usposobijo model, posebej prilagojen njihovim potrebam po prevajanju. AutoML Translation je zmogljivo orodje, ki ga ponuja platforma Google Cloud AI Platform, ki izkorišča tehnike strojnega učenja za avtomatizacijo procesa gradnje visokokakovostnih prevajalskih modelov. V tem odgovoru
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, Prevajanje AutoML, Pregled izpita
Kakšen je namen funkcije Advanced Glossary v API-ju za prevajanje?
Funkcija Advanced Glossary v API-ju za prevajanje platforme Google Cloud AI ima pomemben namen pri izboljšanju točnosti in kakovosti rezultatov strojnega prevajanja. Ta funkcija omogoča uporabnikom, da zagotovijo glosar izrazov po meri, ki so specifični za njihovo domeno ali panogo, kar omogoča modelu prevajanja, da bolje razume in prevede te izraze
Kako izbira velikosti bloka na obstojnem disku vpliva na njegovo zmogljivost za različne primere uporabe?
Izbira velikosti bloka na obstojnem disku lahko znatno vpliva na njegovo zmogljivost za različne primere uporabe na področju umetne inteligence (AI) pri uporabi Google Cloud Machine Learning (ML) in Google Cloud AI Platform za produktivno podatkovno znanost. Velikost bloka se nanaša na dele fiksne velikosti, v katerih so shranjeni podatki
Kakšna je razlika med orodjem AI Platform Optimizer in HyperTune pri usposabljanju za platformo AI?
AI Platform Optimizer in HyperTune sta dve različni funkciji, ki ju ponuja Google Cloud AI Platform za optimizacijo usposabljanja modelov strojnega učenja. Medtem ko si oba prizadevata izboljšati zmogljivost modela, se razlikujeta v svojih pristopih in funkcionalnostih. AI Platform Optimizer je funkcija, ki samodejno razišče prostor hiperparametrov, da poišče najboljši nabor