Kaj je eno vroče kodiranje?
Eno vroče kodiranje je tehnika, ki se uporablja pri strojnem učenju in obdelavi podatkov za predstavitev kategoričnih spremenljivk kot binarnih vektorjev. Še posebej je uporaben pri delu z algoritmi, ki ne morejo neposredno obravnavati kategoričnih podatkov, kot so navadni in preprosti ocenjevalci. V tem odgovoru bomo raziskali koncept enega vročega kodiranja, njegov namen in
Kaj pa izvajanje modelov ML v hibridni nastavitvi, pri čemer se obstoječi modeli izvajajo lokalno z rezultati, poslanimi v oblak?
Izvajanje modelov strojnega učenja (ML) v hibridni nastavitvi, kjer se obstoječi modeli izvajajo lokalno in se njihovi rezultati pošiljajo v oblak, lahko nudi številne prednosti v smislu prilagodljivosti, razširljivosti in stroškovne učinkovitosti. Ta pristop izkorišča prednosti lokalnih računalniških virov in virov računalništva v oblaku, kar organizacijam omogoča, da izkoristijo svojo obstoječo infrastrukturo, medtem ko
Kakšno vlogo je imel TensorFlow v Danielovem projektu z znanstveniki na MBARI?
TensorFlow je igral ključno vlogo v Danielovem projektu z znanstveniki na MBARI, saj je zagotovil močno in vsestransko platformo za razvoj in implementacijo modelov umetne inteligence. TensorFlow, odprtokodno ogrodje za strojno učenje, ki ga je razvil Google, je pridobilo veliko popularnost v skupnosti AI zaradi širokega nabora funkcionalnosti in enostavne uporabe.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Aplikacije TensorFlow, Daniel in morje zvoka, Pregled izpita
Kakšno vlogo je imela Airbnbjeva platforma za strojno učenje Bighead pri projektu?
Bighead, Airbnbjeva platforma za strojno učenje, je igrala ključno vlogo pri projektu kategorizacije fotografij s seznami s pomočjo strojnega učenja. Ta platforma je bila razvita za reševanje izzivov, s katerimi se srečuje Airbnb pri učinkovitem uvajanju in upravljanju modelov strojnega učenja v velikem obsegu. Z izkoriščanjem moči TensorFlow je Bighead Airbnbju omogočil avtomatizacijo in racionalizacijo procesa
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Aplikacije TensorFlow, Airbnb s pomočjo ML kategorizira fotografije s seznama, Pregled izpita
Kakšna je vloga Apache Beam v ogrodju TFX?
Apache Beam je odprtokodni poenoten programski model, ki zagotavlja zmogljivo ogrodje za gradnjo cevovodov za paketno in pretočno obdelavo podatkov. Ponuja preprost in izrazit API, ki razvijalcem omogoča pisanje cevovodov za obdelavo podatkov, ki jih je mogoče izvajati na različnih zaledjih porazdeljene obdelave, kot so Apache Flink, Apache Spark in Google Cloud Dataflow.
Kako TFX izkorišča Apache Beam v inženirstvu ML za uvedbe produkcijskega ML?
Apache Beam je zmogljivo odprtokodno ogrodje, ki zagotavlja enoten programski model za paketno in pretočno obdelavo podatkov. Ponuja nabor API-jev in knjižnic, ki razvijalcem omogočajo pisanje cevovodov za obdelavo podatkov, ki jih je mogoče izvajati na različnih zaledjih porazdeljene obdelave, kot so Apache Flink, Apache Spark in Google Cloud Dataflow.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), ML inženiring za uvajanje ML v proizvodnjo s TFX, Pregled izpita
Kakšne so prednosti uporabe naborov podatkov TensorFlow v TensorFlow 2.0?
Nabori podatkov TensorFlow ponujajo vrsto prednosti v TensorFlow 2.0, zaradi česar so dragoceno orodje za obdelavo podatkov in usposabljanje modelov na področju umetne inteligence (AI). Te prednosti izhajajo iz načel oblikovanja naborov podatkov TensorFlow, ki dajejo prednost učinkovitosti, prilagodljivosti in enostavnosti uporabe. V tem odgovoru bomo raziskali ključ
Kako lahko v Pythonu s funkcijo 'zip' ponovimo dva niza podatkov hkrati?
Za istočasno ponavljanje dveh nizov podatkov v Pythonu lahko uporabite funkcijo 'zip'. Funkcija 'zip' sprejme več ponovljivih elementov kot argumente in vrne iterator tulp, kjer vsaka torka vsebuje ustrezne elemente iz vhodnih ponovljivih elementov. To nam omogoča obdelavo elementov iz več nizov podatkov skupaj v a
- Objavljeno v Računalniško programiranje, EITC/CP/PPF osnove programiranja za Python, Napredovanje v Pythonu, Diagonalni algoritem za zmago, Pregled izpita
Kakšna je vloga Cloud Dataflow pri obdelavi podatkov interneta stvari v analitičnem cevovodu?
Cloud Dataflow, popolnoma upravljana storitev, ki jo zagotavlja Google Cloud Platform (GCP), igra ključno vlogo pri obdelavi podatkov IoT v analitičnem cevovodu. Ponuja razširljivo in zanesljivo rešitev za transformacijo in analizo velikih količin pretočnih in paketnih podatkov v realnem času. Z izkoriščanjem Cloud Dataflow lahko organizacije učinkovito obvladajo ogromen pritok
Kakšni so koraki pri izdelavi analitičnega cevovoda IoT na Google Cloud Platform?
Izgradnja analitičnega cevovoda IoT na Google Cloud Platform (GCP) vključuje več korakov, ki zajemajo zbiranje podatkov, vnos podatkov, obdelavo podatkov in analizo podatkov. Ta obsežen postopek omogoča organizacijam, da pridobijo dragocene vpoglede iz svojih naprav interneta stvari (IoT) in sprejemajo informirane odločitve. V tem odgovoru se bomo poglobili v vsak vključen korak
- 1
- 2