Koks yra paprasčiausias būdas visiškai pradedančiajam, neturinčiam programavimo patirties, žingsnis po žingsnio apmokyti ir įdiegti pagrindinį didaktinio dirbtinio intelekto modelį „Google“ dirbtinio intelekto platformoje, naudojant nemokamą bandomąją versiją/GUI konsolę?
Norint pradėti mokyti ir diegti pagrindinį dirbtinio intelekto modelį naudojant „Google“ dirbtinio intelekto platformą per žiniatinklio grafinę vartotojo sąsają, ypač visiškai pradedantiesiems, neturintiems programavimo patirties, patartina naudoti „Google Cloud“ „Vertex AI Workbench“ ir „AutoML“ (dabar „Vertex AI“ dalis) funkcijas. Šie įrankiai yra specialiai sukurti vartotojams, neturintiems programavimo patirties.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Paprasti ir paprasti vertintojai
Kaip praktiškai apmokyti ir diegti paprastą dirbtinio intelekto modelį „Google Cloud AI Platform“ platformoje naudojant GCP konsolės grafinę sąsają žingsnis po žingsnio vadove?
„Google Cloud AI Platform“ siūlo išsamią aplinką, skirtą kurti, mokyti ir diegti mašininio mokymosi modelius dideliu mastu, naudojant patikimą „Google Cloud“ infrastruktūrą. Naudodami „Google Cloud Console“ grafinę sąsają, vartotojai gali organizuoti modelių kūrimo darbo eigas tiesiogiai nenaudodami komandinės eilutės įrankių. Žemiau pateiktame nuosekliame vadove parodyta, kaip tai padaryti.
Kokia yra paprasčiausia, nuosekli paskirstyto dirbtinio intelekto modelio mokymo „Google Cloud“ sistemoje procedūra?
Paskirstytas mokymas yra pažangi mašininio mokymosi technika, leidžianti naudoti kelis skaičiavimo išteklius, kad būtų galima efektyviau ir didesniu mastu apmokyti didelius modelius. „Google Cloud Platform“ (GCP) teikia patikimą paskirstyto modelių mokymo palaikymą, ypač per savo dirbtinio intelekto platformą („Vertex AI“), „Compute Engine“ ir „Kubernetes Engine“, palaikant populiarias sistemas.
Koks yra pirmasis modelis, su kuriuo galima dirbti, pateikiant keletą praktinių pasiūlymų pradžiai?
Pradėjus savo kelionę dirbtinio intelekto srityje, ypač daugiausia dėmesio skiriant paskirstytam mokymui debesyje naudojant „Google Cloud Machine Learning“, protinga pradėti nuo pagrindinių modelių ir palaipsniui pereiti prie sudėtingesnių paskirstyto mokymo paradigmų. Šis etapais pagrįstas požiūris leidžia visapusiškai suprasti pagrindines sąvokas, lavinti praktinius įgūdžius,
Ar algoritmai ir prognozės yra pagrįsti žmogaus pateikta informacija?
Žmogaus pateiktų įvesties duomenų ir mašininio mokymosi algoritmų ryšys, ypač natūralios kalbos generavimo (NLG) srityje, yra glaudžiai susijęs. Ši sąveika atspindi pagrindinius mašininio mokymosi modelių mokymo, vertinimo ir diegimo principus, ypač tokiose platformose kaip „Google Cloud Machine Learning“. Norint atsakyti į šį klausimą, būtina atskirti
Kokie yra pagrindiniai natūralios kalbos apdorojimo modelio kūrimo reikalavimai ir paprasčiausi metodai? Kaip sukurti tokį modelį naudojant turimus įrankius?
Natūralios kalbos modelio kūrimas apima daugiapakopį procesą, apimantį lingvistinę teoriją, skaičiavimo metodus, duomenų inžineriją ir geriausią mašininio mokymosi praktiką. Šiandien prieinami reikalavimai, metodikos ir įrankiai suteikia lanksčią aplinką eksperimentams ir diegimui, ypač tokiose platformose kaip „Google Cloud“. Toliau pateiktame paaiškinime aptariami pagrindiniai reikalavimai, paprasčiausi natūralios kalbos modelio kūrimo metodai.
Ar norint naudotis šiais įrankiais, reikia mėnesinės ar metinės prenumeratos, ar yra tam tikras nemokamo naudojimo kiekis?
Svarstant apie „Google Cloud Machine Learning“ įrankių naudojimą, ypač didelių duomenų mokymo procesams, svarbu suprasti kainodaros modelius, nemokamo naudojimo limitus ir galimas pagalbos galimybes asmenims, turintiems ribotas finansines galimybes. „Google Cloud Platform“ (GCP) siūlo įvairias su mašininiu mokymusi ir didelių duomenų analize susijusias paslaugas, tokias kaip
Kas yra epocha mokymo modelio parametrų kontekste?
Mašininio mokymosi modelio parametrų mokymo kontekste epocha yra pagrindinė sąvoka, reiškianti vieną visišką perėjimą per visą mokymo duomenų rinkinį. Šio perėjimo metu mokymosi algoritmas apdoroja kiekvieną duomenų rinkinio pavyzdį, kad atnaujintų modelio parametrus. Šis procesas yra svarbus, kad modelis galėtų mokytis iš...
Kaip jau apmokytas mašininio mokymosi modelis atsižvelgia į naują duomenų apimtį?
Kai mašininio mokymosi modelis jau yra apmokytas ir aptinka naujus duomenis, šių naujų duomenų integravimo procesas gali būti kelių formų, priklausomai nuo konkrečių reikalavimų ir programos konteksto. Pagrindiniai metodai naujiems duomenims įtraukti į iš anksto apmokytą modelį apima pakartotinį mokymą, tikslinimą ir laipsnišką mokymąsi. Kiekvienas iš šių metodų
Kaip apriboti šališkumą ir diskriminaciją mašininio mokymosi modeliuose?
Siekiant veiksmingai apriboti šališkumą ir diskriminaciją mašininio mokymosi modeliuose, būtina taikyti daugiaaspektį požiūrį, apimantį visą mašininio mokymosi gyvavimo ciklą – nuo duomenų rinkimo iki modelio diegimo ir stebėjimo. Mašininio mokymosi šališkumas gali kilti dėl įvairių šaltinių, įskaitant šališkus duomenis, modelio prielaidas ir pačius algoritmus. Norint spręsti šiuos šališkumus, reikia
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis