Ano ang TensorBoard?
Ang TensorBoard ay isang makapangyarihang visualization tool sa larangan ng machine learning na karaniwang nauugnay sa TensorFlow, ang open-source machine learning library ng Google. Dinisenyo ito para tulungan ang mga user na maunawaan, i-debug, at i-optimize ang performance ng mga modelo ng machine learning sa pamamagitan ng pagbibigay ng suite ng mga visualization tool. Binibigyang-daan ng TensorBoard ang mga user na mailarawan ang iba't ibang aspeto ng kanilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang TensorFlow?
Ang TensorFlow ay isang open-source machine learning library na binuo ng Google na malawakang ginagamit sa larangan ng artificial intelligence. Idinisenyo ito upang payagan ang mga mananaliksik at developer na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang mahusay. Ang TensorFlow ay partikular na kilala para sa kanyang flexibility, scalability, at kadalian ng paggamit, na ginagawa itong isang popular na pagpipilian para sa parehong
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang classifier?
Ang isang classifier sa konteksto ng machine learning ay isang modelo na sinanay upang hulaan ang kategorya o klase ng isang ibinigay na input data point. Isa itong pangunahing konsepto sa pinangangasiwaang pag-aaral, kung saan natututo ang algorithm mula sa may label na data ng pagsasanay upang makagawa ng mga hula sa hindi nakikitang data. Ang mga classifier ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga aplikasyon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Paano magsisimulang gumawa ng mga modelo ng AI sa Google Cloud para sa walang server na mga hula sa sukat?
Upang simulan ang paglalakbay sa paggawa ng mga modelo ng artificial intelligence (AI) gamit ang Google Cloud Machine Learning para sa walang server na mga hula sa sukat, dapat sundin ng isa ang isang structured na diskarte na sumasaklaw sa ilang mahahalagang hakbang. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-unawa sa mga pangunahing kaalaman sa machine learning, pag-familiarize sa sarili sa mga serbisyo ng AI ng Google Cloud, pag-set up ng development environment, paghahanda at
Ano ang scalability ng mga algorithm sa pag-aaral ng pagsasanay?
Ang scalability ng mga algorithm sa pag-aaral ng pagsasanay ay isang mahalagang aspeto sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan. Ito ay tumutukoy sa kakayahan ng isang machine learning system na mahusay na humawak ng malaking halaga ng data at pataasin ang performance nito habang lumalaki ang laki ng dataset. Ito ay partikular na mahalaga kapag nakikitungo sa mga kumplikadong modelo at napakalaking dataset, bilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Paano lumikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data?
Ang proseso ng paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data ay nagsasangkot ng ilang hakbang at pagsasaalang-alang. Upang makabuo ng isang algorithm para sa layuning ito, kinakailangang maunawaan ang katangian ng invisible na data at kung paano ito magagamit sa mga gawain sa machine learning. Ipaliwanag natin ang algorithmic na diskarte sa paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang ibig sabihin ng lumikha ng mga algorithm na natututo batay sa data, hulaan at gumawa ng mga desisyon?
Ang paggawa ng mga algorithm na natututo batay sa data, nanghuhula ng mga resulta, at gumagawa ng mga pagpapasya ay nasa core ng machine learning sa larangan ng artificial intelligence. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng mga modelo ng pagsasanay gamit ang data at nagpapahintulot sa kanila na gawing pangkalahatan ang mga pattern at gumawa ng mga tumpak na hula o desisyon sa bago, hindi nakikitang data. Sa konteksto ng Google Cloud Machine
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang mga hakbang na kasama sa paggamit ng serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine?
Ang proseso ng paggamit ng serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine ay nagsasangkot ng ilang hakbang na nagbibigay-daan sa mga user na mag-deploy at gumamit ng mga modelo ng machine learning para sa paggawa ng mga hula sa sukat. Ang serbisyong ito, na bahagi ng Google Cloud AI platform, ay nag-aalok ng walang server na solusyon para sa pagpapatakbo ng mga hula sa mga sinanay na modelo, na nagpapahintulot sa mga user na tumuon sa
Ano ang mga pangunahing opsyon para sa paghahatid ng na-export na modelo sa produksyon?
Pagdating sa paghahatid ng na-export na modelo sa produksyon sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning at Serverless na mga hula sa sukat, mayroong ilang pangunahing opsyon na available. Nagbibigay ang mga opsyong ito ng iba't ibang diskarte sa pag-deploy at paghahatid ng mga modelo ng machine learning, bawat isa ay may sariling mga pakinabang at pagsasaalang-alang.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang ginagawa ng function na "export_savedmodel" sa TensorFlow?
Ang function na "export_savedmodel" sa TensorFlow ay isang mahalagang tool para sa pag-export ng mga sinanay na modelo sa isang format na madaling i-deploy at magamit para sa paggawa ng mga hula. Binibigyang-daan ng function na ito ang mga user na i-save ang kanilang mga modelo ng TensorFlow, kabilang ang parehong arkitektura ng modelo at ang mga natutunang parameter, sa isang standardized na format na tinatawag na SavedModel. Ang format na SavedModel ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2