Wat is een warm enkodering?
Een warm enkodering is 'n tegniek wat gereeld gebruik word in die veld van diep leer, spesifiek in die konteks van masjienleer en neurale netwerke. In TensorFlow, 'n gewilde diepleerbiblioteek, is een warm enkodering 'n metode wat gebruik word om kategoriese data voor te stel in 'n formaat wat maklik deur masjienleeralgoritmes verwerk kan word. In
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLTF Deep Learning met TensorFlow, TensorFlow biblioteek vir diep leer, TFLeer
Hoe om 'n wolkdop op te stel?
Om 'n Wolkdop in die Google Wolkplatform (GCP) op te stel, moet jy 'n paar stappe volg. Cloud Shell is 'n webgebaseerde, interaktiewe dopomgewing wat toegang bied tot 'n virtuele masjien (VM) met vooraf geïnstalleerde gereedskap en biblioteke. Dit laat jou toe om jou GCP-hulpbronne te bestuur en verskeie take uit te voer sonder dat dit nodig is
- gepubliseer in Wolk Computing, EITC/CL/GCP Google Wolkplatform, Aan die begin met GCP, Wolkdop
Hoe om Google Cloud Console en Google Cloud Platform te onderskei?
Die Google Wolkkonsole en die Google Wolkplatform is twee afsonderlike komponente binne die breër ekosisteem van Google Wolk-dienste. Alhoewel hulle nou verwant is, is dit belangrik om die verskille tussen hulle te verstaan om die Google Wolk-omgewing effektief te navigeer en te gebruik. Die Google Wolkkonsole, ook bekend as die GCP-konsole, is
- gepubliseer in Wolk Computing, EITC/CL/GCP Google Wolkplatform, inleidings, GCP-konsol toer
Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
In die veld van masjienleer, veral in die konteks van groot data vir opleidingsmodelle in die wolk, speel die voorstelling van data 'n deurslaggewende rol in die sukses van die leerproses. Kenmerke, wat die individuele meetbare eienskappe of kenmerke van die data is, word tipies in kenmerkkolomme georganiseer. Terwyl dit is
Wat is die leertempo in masjienleer?
Die leertempo is 'n deurslaggewende modelafstemmingsparameter in die konteks van masjienleer. Dit bepaal die stapgrootte by elke opleidingstap-iterasie, gebaseer op die inligting wat uit die vorige opleidingstap verkry is. Deur die leertempo aan te pas, kan ons die tempo waarteen die model uit die opleidingsdata leer en beheer
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappe in masjienleer, Groot data vir die opleiding van modelle in die wolk
Is die gewoonlik aanbevole dataverdeling tussen opleiding en evaluering naby aan 80% tot 20% dienooreenkomstig?
Die gewone verdeling tussen opleiding en evaluering in masjienleermodelle is nie vas nie en kan wissel na gelang van verskeie faktore. Dit word egter oor die algemeen aanbeveel om 'n beduidende gedeelte van die data vir opleiding toe te wys, tipies ongeveer 70-80%, en die oorblywende gedeelte vir evaluering, wat ongeveer 20-30% sal wees, te reserveer vir evaluering. Hierdie verdeling verseker dat
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappe in masjienleer, Groot data vir die opleiding van modelle in die wolk
Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
Doeltreffende opleiding van masjienleermodelle met groot data is 'n deurslaggewende aspek op die gebied van kunsmatige intelligensie. Google bied gespesialiseerde oplossings wat voorsiening maak vir die ontkoppeling van rekenaars van berging, wat doeltreffende opleidingsprosesse moontlik maak. Hierdie oplossings, soos Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery en oop datastelle, bied 'n omvattende raamwerk om te bevorder
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, GCP BigQuery en oop datastelle
Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) is 'n kragtige hulpmiddel wat deur Google Cloud Platform (GCP) verskaf word om masjienleermodelle op 'n verspreide en parallelle manier op te lei. Dit bied egter nie outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie nie, en hanteer ook nie hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is nie. In hierdie antwoord sal ons
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, GCP BigQuery en oop datastelle
Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
Opleiding van masjienleermodelle op groot datastelle is 'n algemene praktyk in die veld van kunsmatige intelligensie. Dit is egter belangrik om daarop te let dat die grootte van die datastel uitdagings en potensiële haakplekke tydens die opleidingsproses kan inhou. Kom ons bespreek die moontlikheid om masjienleermodelle op te lei op arbitrêr groot datastelle en die
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, GCP BigQuery en oop datastelle
Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
Wanneer CMLE (Cloud Machine Learning Engine) gebruik word om 'n weergawe te skep, is dit nodig om 'n bron van 'n uitgevoerde model te spesifiseer. Hierdie vereiste is belangrik om verskeie redes, wat breedvoerig in hierdie antwoord verduidelik sal word. Eerstens, laat ons verstaan wat bedoel word met "uitgevoerde model." In die konteks van CMLE, 'n uitgevoerde model
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, GCP BigQuery en oop datastelle