Kuo skiriasi AutoML ir Vertex AI?
„AutoML“ ir „Vertex AI“ yra dvi „Google Cloud Platform“ (GCP) siūlomos mašininio mokymosi paslaugos, kuriomis siekiama supaprastinti mašininio mokymosi modelių kūrimo ir diegimo procesą. Nors abiejų paslaugų tikslas yra suteikti vartotojams galimybę pasinaudoti mašininio mokymosi galimybėmis be didelių žinių, yra keletas pagrindinių AutoML ir Vertex AI skirtumų.
- paskelbta Debesis Kompiuterija, EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“, GSP apžvalga, GSP mašininio mokymosi apžvalga
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
Kokie yra išmokyto AutoML natūralios kalbos modelio diegimo gamybos reikmėms pranašumai?
Išmokyto AutoML natūralios kalbos modelio diegimas gamybiniam naudojimui suteikia keletą privalumų. „AutoML Natural Language“ yra galingas „Google Cloud Machine Learning“ teikiamas įrankis, leidžiantis vartotojams kurti pasirinktinius teksto klasifikavimo modelius nereikalaujant daug žinių apie mašininio mokymosi metodus. Naudodamos AutoML natūralią kalbą organizacijos gali pasinaudoti šiais pranašumais:
Kaip „AutoML Natural Language“ elgiasi tais atvejais, kai klausimai yra apie konkrečią temą, jos aiškiai nenurodant?
„AutoML Natural Language“, galingas mašininio mokymosi įrankis, skirtas tvarkyti atvejus, kai klausimai yra apie konkrečią temą, jos aiškiai neminint. Naudodama pažangius natūralios kalbos apdorojimo metodus, „AutoML Natural Language“ gali veiksmingai nustatyti pagrindinę klausimo temą, net jei ji nėra aiškiai nurodyta. Tai
Kaip AutoML natūrali kalba gali supaprastinti teksto klasifikavimo modelių mokymo procesą?
„AutoML Natural Language“ yra galingas „Google Cloud Machine Learning“ siūlomas įrankis, kuris supaprastina teksto klasifikavimo modelių mokymo procesą. Teksto klasifikavimas yra pagrindinė natūralios kalbos apdorojimo (NLP) užduotis, apimanti teksto skirstymą į iš anksto nustatytas kategorijas arba klases. Tradiciškai, norint sukurti tikslius teksto klasifikavimo modelius, reikėjo didelių mašininio mokymosi algoritmų patirties,
Kaip vartotojai gali įdiegti savo modelį ir gauti prognozes AutoML lentelėse?
Norėdami įdiegti modelį ir gauti prognozes AutoML lentelėse, vartotojai gali sekti sistemingą procesą, kurį sudaro keli veiksmai. „AutoML Tables“ yra galingas „Google Cloud Machine Learning“ teikiamas įrankis, kuris supaprastina mašininio mokymosi modelių kūrimo ir diegimo procesą. Tai leidžia vartotojams treniruoti modelius remiantis struktūriniais duomenimis, nereikalaujant daug
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Mašinų mokymosi patirtis, „AutoML“ lentelės, Egzamino peržiūra
Kokios yra mokymo biudžeto nustatymo AutoML lentelėse parinktys?
Mokymo biudžeto nustatymas AutoML lentelėse apima keletą parinkčių, kurios leidžia vartotojams kontroliuoti mokymo procesui skirtų išteklių kiekį. Šios parinktys skirtos optimizuoti modelio našumo ir kainos kompromisą, leidžiantį vartotojams pasiekti norimą tikslumo lygį neviršijant biudžeto apribojimų. Pirmoji galima parinktis
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Mašinų mokymosi patirtis, „AutoML“ lentelės, Egzamino peržiūra
Kokią informaciją AutoML lentelėse pateikia skirtukas Analizė?
„AutoML Tables“ skirtuke Analizė pateikiama įvairios svarbios informacijos ir įžvalgų apie išmokytą mašininio mokymosi modelį. Jis siūlo išsamų įrankių ir vizualizacijų rinkinį, leidžiantį vartotojams suprasti modelio veikimą, įvertinti jo efektyvumą ir gauti vertingų įžvalgų apie pagrindinius duomenis. Viena iš pagrindinių informacijos, kurią galima rasti
Kaip vartotojai gali importuoti savo mokymo duomenis į AutoML lenteles?
Norėdami importuoti mokymo duomenis į AutoML lenteles, vartotojai gali atlikti kelis veiksmus, apimančius duomenų paruošimą, duomenų rinkinio kūrimą ir duomenų įkėlimą į AutoML lentelių paslaugą. „AutoML Tables“ yra „Google Cloud“ teikiama mašininio mokymosi paslauga, leidžianti vartotojams kurti ir įdiegti tinkintus mašininio mokymosi modelius be
Kokius skirtingus duomenų tipus gali apdoroti „AutoML Tables“?
„AutoML Tables“ yra galingas „Google Cloud“ teikiamas mašininio mokymosi įrankis, leidžiantis naudotojams kurti ir diegti mašininio mokymosi modelius be didelių programavimo ar duomenų mokslo žinių. Jis automatizuoja funkcijų inžinerijos, modelių pasirinkimo, hiperparametrų derinimo ir modelio įvertinimo procesą, todėl jis pasiekiamas įvairaus lygio naudotojams.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Mašinų mokymosi patirtis, „AutoML“ lentelės, Egzamino peržiūra
- 1
- 2