Kas yra klasifikatorius?
Klasifikatorius mašininio mokymosi kontekste yra modelis, išmokytas numatyti tam tikro įvesties duomenų taško kategoriją arba klasę. Tai yra pagrindinė prižiūrimo mokymosi koncepcija, kai algoritmas mokosi iš pažymėtų mokymo duomenų, kad galėtų numatyti nematomus duomenis. Klasifikatoriai plačiai naudojami įvairiose srityse
Ar TensorBoard galima naudoti internete?
Taip, „TensorBoard“ galima naudoti internete, kad būtų galima vizualizuoti mašininio mokymosi modelius. „TensorBoard“ yra galingas vizualizacijos įrankis, pateikiamas kartu su „TensorFlow“ – populiaria atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kurią sukūrė „Google“. Tai leidžia stebėti ir vizualizuoti įvairius mašininio mokymosi modelių aspektus, pvz., modelių diagramas, mokymo metriką ir įterpimus. Vizualizuodami šiuos
Ar galima naudoti CMLE modelio diegimo konfigūracijos failą, kai naudojamas paskirstytas ML modelio mokymas, siekiant apibrėžti, kiek mašinų bus naudojama mokyme?
Kai naudojate paskirstyto mašininio mokymosi (ML) modelio mokymą „Google Cloud AI“ platformoje, iš tikrųjų galite naudoti CMLE (Cloud Machine Learning Engine) modelio diegimo konfigūracijos failą, kad apibrėžtumėte mokymuose naudojamų mašinų skaičių. Tačiau neįmanoma tiesiogiai apibrėžti naudojamų mašinų tipo. Į
Kokie yra Pusher komponento diegimo tikslai TFX?
„TensorFlow Extended“ (TFX) „Pusher“ komponentas yra pagrindinė TFX dujotiekio dalis, kuri tvarko apmokytų modelių diegimą įvairiose tikslinėse aplinkose. TFX „Pusher“ komponento diegimo tikslai yra įvairūs ir lankstūs, todėl vartotojai gali įdiegti modelius skirtingose platformose, atsižvelgiant į konkrečius reikalavimus. Šiame
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow Extended“ (TFX), Platinamas apdorojimas ir komponentai, Egzamino peržiūra
Kaip BLEU balas gali būti naudojamas vertinant pasirinktinio vertimo modelio, parengto naudojant „AutoML Translation“, našumą?
BLEU balas yra plačiai naudojama mašininio vertimo modelių našumo vertinimo metrika. Jis matuoja mašininio vertimo ir vieno ar daugiau nuorodų vertimų panašumą. Naudojant pasirinktinį vertimo modelį, parengtą naudojant „AutoML Translation“, BLEU balas gali suteikti vertingų įžvalgų apie vertimo kokybę ir efektyvumą.
Kokius veiksmus reikia atlikti kuriant pasirinktinį vertimo modelį naudojant „AutoML Translation“?
Kuriant tinkintą vertimo modelį naudojant „AutoML Translation“, reikia atlikti keletą veiksmų, leidžiančių vartotojams išmokyti modelį, specialiai pritaikytą jų vertimo poreikiams. „AutoML Translation“ yra galingas „Google Cloud AI“ platformos teikiamas įrankis, kuris naudoja mašininio mokymosi metodus, kad automatizuotų aukštos kokybės vertimo modelių kūrimo procesą. Šiame atsakyme
Koks yra vertimo API išplėstinio žodyno funkcijos tikslas?
„Google Cloud AI“ platformos vertimo API „Advanced Glossary“ funkcija atlieka esminį tikslą gerinant mašininio vertimo rezultatų tikslumą ir kokybę. Ši funkcija leidžia vartotojams pateikti pasirinktinį terminų žodyną, būdingą jų domenui ar pramonei, todėl vertimo modelis gali geriau suprasti ir išversti šiuos terminus.
Kaip bloko dydžio pasirinkimas nuolatiniame diske veikia jo veikimą įvairiais naudojimo atvejais?
Bloko dydžio pasirinkimas nuolatiniame diske gali labai paveikti jo našumą įvairiais dirbtinio intelekto (DI) naudojimo atvejais, kai produktyviam duomenų mokslui naudojate „Google“ debesies mašinų mokymąsi (ML) ir „Google Cloud AI“ platformą. Bloko dydis reiškia fiksuoto dydžio gabalus, kuriuose saugomi duomenys
Kuo AI platformos optimizavimo priemonė skiriasi nuo „HyperTune“ AI platformos mokymuose?
AI platformos optimizavimo priemonė ir „HyperTune“ yra dvi skirtingos „Google Cloud AI Platform“ siūlomos funkcijos, skirtos optimizuoti mašininio mokymosi modelių mokymą. Nors abu siekia pagerinti modelio veikimą, jie skiriasi savo metodais ir funkcijomis. AI platformos optimizavimo priemonė yra funkcija, kuri automatiškai tyrinėja hiperparametrų erdvę, kad surastų geriausią rinkinį
Kaip „Pipelines Dashboard“ vartotojo sąsaja suteikia patogią sąsają, leidžiančią valdyti ir stebėti jūsų konvejerijų ir paleidimų eigą?
„Google Cloud AI“ platformoje esanti „Pupelines Dashboard“ vartotojo sąsaja suteikia vartotojams patogią sąsają, skirtą tvarkyti ir sekti savo konvejerijų ir eigos eigą. Ši sąsaja sukurta siekiant supaprastinti darbo su AI platformos vamzdynais procesą ir suteikti vartotojams galimybę efektyviai stebėti ir valdyti mašininio mokymosi darbo eigą. Vienas iš