Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
Večji nabor podatkov na področju umetne inteligence, zlasti znotraj Google Cloud Machine Learning, se nanaša na zbirko podatkov, ki je obsežna po velikosti in zapletenosti. Pomen večjega nabora podatkov je v njegovi zmožnosti izboljšanja učinkovitosti in natančnosti modelov strojnega učenja. Ko je nabor podatkov velik, vsebuje
Kaj so naravni grafi in ali jih je mogoče uporabiti za usposabljanje nevronske mreže?
Naravni grafi so grafične predstavitve podatkov iz resničnega sveta, kjer vozlišča predstavljajo entitete, robovi pa označujejo razmerja med temi entitetami. Ti grafi se običajno uporabljajo za modeliranje zapletenih sistemov, kot so socialna omrežja, omrežja citiranja, biološka omrežja itd. Naravni grafi zajamejo zapletene vzorce in odvisnosti v podatkih, zaradi česar so dragoceni za različne stroje.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Nevronsko strukturirano učenje s TensorFlow, Trening z naravnimi grafi
Kaj je TensorFlow?
TensorFlow je odprtokodna knjižnica strojnega učenja, ki jo je razvil Google in se pogosto uporablja na področju umetne inteligence. Zasnovan je tako, da raziskovalcem in razvijalcem omogoča učinkovito izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja. TensorFlow je še posebej znan po svoji prilagodljivosti, razširljivosti in enostavni uporabi, zaradi česar je priljubljena izbira za oba
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kako vedeti, kdaj uporabiti nadzorovano ali nenadzorovano usposabljanje?
Nadzorovano in nenadzorovano učenje sta dve temeljni vrsti paradigem strojnega učenja, ki služita različnim namenom glede na naravo podatkov in cilje obravnavane naloge. Razumevanje, kdaj uporabiti nadzorovano usposabljanje v primerjavi z nenadzorovanim usposabljanjem, je ključnega pomena pri oblikovanju učinkovitih modelov strojnega učenja. Izbira med tema dvema pristopoma je odvisna
Zakaj je priporočljivo imeti osnovno razumevanje Pythona 3, da sledite tej seriji vadnic?
Če imate osnovno razumevanje Pythona 3, je zelo priporočljivo slediti tej seriji vadnic o praktičnem strojnem učenju s Pythonom iz več razlogov. Python je eden najbolj priljubljenih programskih jezikov na področju strojnega učenja in podatkovne znanosti. Pogosto se uporablja zaradi svoje preprostosti, berljivosti in obsežnih knjižnic
Zakaj je oblikovanje podatkov pomemben korak v procesu podatkovne znanosti pri uporabi TensorFlow?
Oblikovanje podatkov je bistven korak v procesu podatkovne znanosti pri uporabi TensorFlow. Ta postopek vključuje pretvorbo neobdelanih podatkov v obliko, ki je primerna za algoritme strojnega učenja. S pripravo in oblikovanjem podatkov lahko zagotovimo, da so v konsistentni in organizirani strukturi, kar je ključnega pomena za natančno usposabljanje modela
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, Priprava nabora podatkov za strojno učenje, Pregled izpita
Kako strojno učenje daje napovedi na novih primerih?
Algoritmi strojnega učenja so zasnovani za napovedovanje novih primerov z uporabo vzorcev in odnosov, pridobljenih iz obstoječih podatkov. V kontekstu računalništva v oblaku in zlasti laboratorijev Google Cloud Platform (GCP) ta proces olajša zmogljivo strojno učenje z mehanizmom Cloud ML. Da bi razumeli, kako strojno učenje daje napovedi
- Objavljeno v Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Laboratoriji GCP, Strojno učenje z Cloud ML Engine, Pregled izpita
Kakšne so prednosti uporabe trajnih diskov za izvajanje delovnih obremenitev strojnega učenja in podatkovne znanosti v oblaku?
Trajni diski so dragocen vir za izvajanje delovnih obremenitev strojnega učenja in podatkovne znanosti v oblaku. Ti diski ponujajo številne prednosti, ki povečujejo produktivnost in učinkovitost podatkovnih znanstvenikov in izvajalcev strojnega učenja. V tem odgovoru bomo podrobno raziskali te prednosti in zagotovili celovito razlago njihove didaktične vrednosti na podlagi
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, Stalni disk za produktivno znanost o podatkih, Pregled izpita
Kakšne so prednosti uporabe storitve Google Cloud Storage (GCS) za strojno učenje in delovne obremenitve podatkovne znanosti?
Google Cloud Storage (GCS) ponuja številne prednosti za strojno učenje in delovne obremenitve podatkovne znanosti. GCS je razširljiva in visoko razpoložljiva storitev za shranjevanje objektov, ki zagotavlja varno in trajno shranjevanje za velike količine podatkov. Zasnovan je za brezhibno integracijo z drugimi storitvami Google Cloud, zaradi česar je močno orodje za upravljanje in analiziranje
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, Stalni disk za produktivno znanost o podatkih, Pregled izpita
Zakaj je koristno nadgraditi Colab z večjo računalniško močjo z uporabo virtualnih strojev za globoko učenje v smislu podatkovne znanosti in potekov dela strojnega učenja?
Nadgradnja Colaba z večjo računalniško močjo z uporabo navideznih računalnikov z globokim učenjem lahko prinese več prednosti za podatkovno znanost in delovne tokove strojnega učenja. Ta izboljšava omogoča učinkovitejše in hitrejše računanje, kar uporabnikom omogoča usposabljanje in uvajanje kompleksnih modelov z večjimi nabori podatkov, kar na koncu vodi do izboljšane zmogljivosti in produktivnosti. Ena glavnih prednosti nadgradnje
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, Nadgradnja Colaba z več računi, Pregled izpita