Kas yra vienas karštas kodavimas?
Vienas karštasis kodavimas yra mašininio mokymosi ir duomenų apdorojimo metodas, skirtas kategoriškiems kintamiesiems pateikti dvejetainiais vektoriais. Tai ypač naudinga dirbant su algoritmais, kurie negali tiesiogiai tvarkyti kategoriškų duomenų, pvz., paprastais ir paprastais įverčiais. Šiame atsakyme išnagrinėsime vieno karštojo kodavimo sąvoką, jos paskirtį ir
Kaip paleisti ML modelius naudojant hibridinę sąranką, kai esami modeliai veikia vietoje, o rezultatai siunčiami į debesį?
Mašininio mokymosi (ML) modelių vykdymas hibridinėje sąrankoje, kai esami modeliai vykdomi vietoje ir jų rezultatai siunčiami į debesį, gali pasiūlyti keletą pranašumų lankstumo, mastelio keitimo ir ekonomiškumo požiūriu. Šis metodas išnaudoja tiek vietinių, tiek debesyje pagrįstų kompiuterinių išteklių pranašumus, leisdamas organizacijoms išnaudoti esamą infrastruktūrą
Kokį vaidmenį TensorFlow atliko Danielio projekte su MBARI mokslininkais?
TensorFlow atliko pagrindinį vaidmenį Danielio projekte su MBARI mokslininkais, suteikdama galingą ir universalią platformą dirbtinio intelekto modeliams kurti ir įgyvendinti. „Google“ sukurta atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema „TensorFlow“ įgijo didelį populiarumą dirbtinio intelekto bendruomenėje dėl daugybės funkcijų ir paprasto naudojimo.
Kokį vaidmenį projekte atliko „Airbnb“ mašininio mokymosi platforma „Bighead“?
„Bighead“, „Airbnb“ mašininio mokymosi platforma, suvaidino lemiamą vaidmenį projekte suskirstant nuotraukas į kategorijas naudojant mašininį mokymąsi. Ši platforma buvo sukurta siekiant išspręsti iššūkius, su kuriais susiduria Airbnb efektyviai diegiant ir valdant mašininio mokymosi modelius. Išnaudodama „TensorFlow“ galią, „Bighead“ leido „Airbnb“ automatizuoti ir supaprastinti procesą
Koks yra „Apache Beam“ vaidmuo TFX sistemoje?
„Apache Beam“ yra atvirojo kodo unifikuoto programavimo modelis, suteikiantis galingą sistemą paketiniams ir srautiniams duomenų apdorojimo vamzdynams kurti. Ji siūlo paprastą ir išraiškingą API, leidžiančią kūrėjams rašyti duomenų apdorojimo vamzdynus, kurie gali būti vykdomi įvairiose paskirstytose apdorojimo sistemose, tokiose kaip „Apache Flink“, „Apache Spark“ ir „Google Cloud Dataflow“.
Kaip TFX panaudoja „Apache Beam“ ML inžinerijoje gamybiniam ML diegimui?
„Apache Beam“ yra galinga atvirojo kodo sistema, teikianti vieningą programavimo modelį tiek paketiniam, tiek srautiniam duomenų apdorojimui. Jis siūlo API ir bibliotekų rinkinį, leidžiantį kūrėjams rašyti duomenų apdorojimo vamzdynus, kurie gali būti vykdomi įvairiose paskirstytose apdorojimo sistemose, tokiose kaip „Apache Flink“, „Apache Spark“ ir „Google Cloud Dataflow“.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow Extended“ (TFX), ML inžinerija, skirta ML diegimui su TFX, Egzamino peržiūra
Kokie yra TensorFlow duomenų rinkinių naudojimo TensorFlow 2.0 pranašumai?
„TensorFlow“ duomenų rinkiniai siūlo daugybę „TensorFlow 2.0“ pranašumų, todėl jie yra vertinga priemonė duomenų apdorojimui ir modelių mokymui dirbtinio intelekto (AI) srityje. Šie pranašumai kyla iš TensorFlow duomenų rinkinių projektavimo principų, kurie teikia pirmenybę efektyvumui, lankstumui ir naudojimo paprastumui. Šiame atsakyme mes išnagrinėsime raktą
Kaip galime vienu metu kartoti du duomenų rinkinius Python naudojant „zip“ funkciją?
Norint vienu metu „Python“ kartoti du duomenų rinkinius, galima naudoti „zip“ funkciją. Funkcija „zip“ kaip argumentus priima kelias iteracijas ir grąžina eilučių iteratorių, kur kiekvienoje sekoje yra atitinkami elementai iš įvesties iteracijų. Tai leidžia kartu apdoroti elementus iš kelių duomenų rinkinių a
- paskelbta Kompiuterinis programavimas, EITC/CP/PPF „Python“ programavimo pagrindai, Pažanga „Python“, Įstrižainės laimėjimo algoritmas, Egzamino peržiūra
Koks yra „Cloud Dataflow“ vaidmuo apdorojant IoT duomenis analizės dujotiekyje?
„Cloud Dataflow“, visiškai valdoma „Google Cloud Platform“ (GCP) paslauga, atlieka esminį vaidmenį apdorojant IoT duomenis analizės sraute. Jis siūlo keičiamo dydžio ir patikimą sprendimą, skirtą transformuoti ir analizuoti didelius srauto ir paketinių duomenų kiekius realiuoju laiku. Naudodamos debesų duomenų srautą, organizacijos gali efektyviai susidoroti su didžiuliu antplūdžiu
Kokius veiksmus reikia atlikti kuriant IoT analizės dujotiekį „Google Cloud Platform“?
„Google Cloud Platform“ (GCP) „IoT“ analizės dujotiekio kūrimas apima kelis veiksmus, apimančius duomenų rinkimą, duomenų gavimą, duomenų apdorojimą ir duomenų analizę. Šis išsamus procesas leidžia organizacijoms gauti vertingų įžvalgų iš daiktų interneto (IoT) įrenginių ir priimti pagrįstus sprendimus. Šiame atsakyme mes gilinsimės į kiekvieną veiksmą
- paskelbta Debesis Kompiuterija, EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“, GSP laboratorijos, „IoT Analytics“ vamzdynas, Egzamino peržiūra
- 1
- 2