Kas yra vienas karštas kodavimas?
Vienas karštasis kodavimas yra metodas, dažnai naudojamas gilaus mokymosi srityje, ypač mašininio mokymosi ir neuroninių tinklų kontekste. TensorFlow, populiarioje gilaus mokymosi bibliotekoje, vienas karštasis kodavimas yra metodas, naudojamas kategoriškiems duomenims pateikti tokiu formatu, kurį gali lengvai apdoroti mašininio mokymosi algoritmai. Į
Kaip sukonfigūruoti debesies apvalkalą?
Norėdami sukonfigūruoti „Cloud Shell“ „Google Cloud Platform“ (GCP), turite atlikti kelis veiksmus. „Cloud Shell“ yra internetinė interaktyvi apvalkalo aplinka, suteikianti prieigą prie virtualios mašinos (VM) su iš anksto įdiegtais įrankiais ir bibliotekomis. Tai leidžia valdyti GSP išteklius ir atlikti įvairias užduotis be reikalo
- paskelbta Debesis Kompiuterija, EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“, Darbo su GSP pradžia, Debesų kriauklė
Kaip atskirti „Google Cloud Console“ ir „Google Cloud Platform“?
„Google Cloud Console“ ir „Google Cloud Platform“ yra du skirtingi platesnės „Google Cloud“ paslaugų ekosistemos komponentai. Nors jie yra glaudžiai susiję, svarbu suprasti jų skirtumus, kad galėtumėte efektyviai naršyti ir naudoti „Google Cloud“ aplinką. „Google Cloud Console“, dar žinoma kaip GCP konsolė, yra
- paskelbta Debesis Kompiuterija, EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“, Pristatymai, GSP konsolės turas
Ar duomenis reprezentuojančios funkcijos turėtų būti skaitinio formato ir suskirstytos į funkcijų stulpelius?
Mašininio mokymosi srityje, ypač didelių duomenų, skirtų mokymo modeliams debesyje, kontekste, duomenų pateikimas vaidina lemiamą vaidmenį siekiant mokymosi proceso sėkmės. Savybės, kurios yra atskiros išmatuojamos duomenų savybės arba charakteristikos, paprastai suskirstytos į ypatybių stulpelius. Kol yra
Koks yra mašininio mokymosi greitis?
Mokymosi greitis yra esminis modelio derinimo parametras mašininio mokymosi kontekste. Jis nustato žingsnio dydį kiekvieno treniruotės žingsnio iteracijos metu, remiantis informacija, gauta iš ankstesnio mokymo žingsnio. Reguliuodami mokymosi greitį galime valdyti greitį, kuriuo modelis mokosi iš mokymo duomenų ir
Ar paprastai rekomenduojami duomenys padalijami į mokymą ir įvertinimą, atitinkamai, arti 80 % iki 20 %?
Įprastas atskyrimas tarp mokymo ir vertinimo mašininio mokymosi modeliuose nėra fiksuotas ir gali skirtis priklausomai nuo įvairių veiksnių. Tačiau paprastai rekomenduojama didelę duomenų dalį skirti mokymui, paprastai apie 70–80%, o likusią dalį rezervuoti vertinimui, kuri būtų apie 20–30%. Šis padalijimas tai užtikrina
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Kiti mašininio mokymosi žingsniai, Dideli treniruočių modelių debesyje duomenys
Ar „Google“ debesies sprendimus galima naudoti norint atsieti kompiuteriją nuo saugyklos, kad būtų galima efektyviau lavinti ML modelį naudojant didelius duomenis?
Veiksmingas mašininio mokymosi modelių mokymas su dideliais duomenimis yra labai svarbus dirbtinio intelekto aspektas. „Google“ siūlo specializuotus sprendimus, leidžiančius atsieti skaičiavimą nuo saugyklos ir taip užtikrinti efektyvius mokymo procesus. Šie sprendimai, pvz., „Google Cloud Machine Learning“, „GCP BigQuery“ ir atviri duomenų rinkiniai, suteikia visapusišką pažangos sistemą.
Ar „Google Cloud Machine Learning Engine“ (CMLE) siūlo automatinį išteklių gavimą ir konfigūravimą bei tvarko išteklių išjungimą, kai modelio mokymas baigtas?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) yra galingas „Google Cloud Platform“ (GCP) įrankis, skirtas mašininio mokymosi modeliams lavinti paskirstytu ir lygiagrečiu būdu. Tačiau jis nesiūlo automatinio išteklių gavimo ir konfigūravimo, taip pat neapdoroja išteklių išjungimo po modelio mokymo. Šiame atsakyme mes
Ar galima treniruoti mašininio mokymosi modelius savavališkai dideliuose duomenų rinkiniuose be jokių trukdžių?
Mašininio mokymosi modelių mokymas dideliuose duomenų rinkiniuose yra įprasta praktika dirbtinio intelekto srityje. Tačiau svarbu pažymėti, kad duomenų rinkinio dydis gali kelti iššūkių ir galimų kliūčių mokymo proceso metu. Aptarkime galimybę parengti mašininio mokymosi modelius savavališkai dideliuose duomenų rinkiniuose ir
Ar naudojant CMLE kuriant versiją reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį?
Naudojant CMLE (Cloud Machine Learning Engine) versijai sukurti, būtina nurodyti eksportuoto modelio šaltinį. Šis reikalavimas svarbus dėl kelių priežasčių, kurios bus išsamiai paaiškintos šiame atsakyme. Pirma, supraskime, ką reiškia „eksportuotas modelis“. CMLE kontekste – eksportuotas modelis