Kaj so označeni podatki?
Označeni podatki se v kontekstu umetne inteligence (AI) in posebej v domeni Googlovega strojnega učenja v oblaku nanašajo na nabor podatkov, ki je bil komentiran ali označen s posebnimi oznakami ali kategorijami. Te oznake služijo kot osnovna resnica ali referenca za urjenje algoritmov strojnega učenja. S povezovanjem podatkovnih točk z njihovimi
Ali je sklepanje del usposabljanja modela in ne napoved?
Na področju strojnega učenja, zlasti v kontekstu Google Cloud Machine Learning, trditev "Sklepanje je del usposabljanja modela in ne napovedovanje" ni povsem točna. Sklepanje in predvidevanje sta različni stopnji v cevovodu strojnega učenja, od katerih ima vsaka drugačen namen in se pojavlja na različnih točkah v
Ali je »gcloud ml-engine jobs submit training« pravilen ukaz za oddajo usposabljanja?
Ukaz "gcloud ml-engine jobs submit training" je res pravilen ukaz za predložitev opravila usposabljanja v Google Cloud Machine Learning. Ta ukaz je del Google Cloud SDK (Software Development Kit) in je posebej zasnovan za interakcijo s storitvami strojnega učenja, ki jih ponuja Google Cloud. Pri izvajanju tega ukaza potrebujete
Ali so platforme za strojno učenje brezplačne za uporabo?
Platforme za strojno učenje se lahko razlikujejo glede na cenovne modele. Medtem ko nekatere platforme za strojno učenje ponujajo brezplačen dostop do določenih funkcij ali omejeno uporabo, druge morda zahtevajo plačilo za popoln dostop do svojih storitev. V primeru Google Cloud Machine Learning so na voljo brezplačne in plačljive možnosti, odvisno od specifičnosti
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
Kakšen je namen natančnega prilagajanja usposobljenega modela?
Natančna nastavitev usposobljenega modela je ključni korak na področju umetne inteligence, zlasti v kontekstu Google Cloud Machine Learning. Služi prilagajanju predhodno usposobljenega modela določeni nalogi ali naboru podatkov, s čimer izboljša njegovo zmogljivost in postane primernejši za aplikacije v resničnem svetu. Ta postopek vključuje prilagajanje
Kako zgradimo linearni klasifikator z uporabo ocenjevalnega okvira TensorFlow v Googlovem strojnem učenju v oblaku?
Če želite zgraditi linearni klasifikator z uporabo ogrodja TensorFlow Estimator Framework v Googlovem strojnem učenju v oblaku, lahko sledite postopku po korakih, ki vključuje pripravo podatkov, definicijo modela, usposabljanje, vrednotenje in napovedovanje. Ta izčrpna razlaga vas bo vodila skozi vsakega od teh korakov in vam zagotovila didaktično vrednost na podlagi dejanskega znanja. 1. Priprava podatkov: Pred gradnjo a
Kakšni so koraki pri uporabi storitve predvidevanja Google Cloud Machine Learning Engine?
Postopek uporabe storitve napovedovanja mehanizma Google Cloud Machine Learning Engine vključuje več korakov, ki uporabnikom omogočajo uvajanje in uporabo modelov strojnega učenja za napovedovanje v velikem obsegu. Ta storitev, ki je del platforme Google Cloud AI, ponuja brezstrežniško rešitev za izvajanje napovedi na usposobljenih modelih, kar uporabnikom omogoča, da se osredotočijo na