Ano ang mga hakbang na kasangkot sa paghahanda ng aming data para sa pagsasanay ng isang machine learning model gamit ang Pandas library?
Sa larangan ng machine learning, ang paghahanda ng data ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa tagumpay ng pagsasanay ng isang modelo. Kapag ginagamit ang library ng Pandas, may ilang hakbang na kasangkot sa paghahanda ng data para sa pagsasanay ng modelo ng machine learning. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-load ng data, paglilinis ng data, pagbabago ng data, at paghahati ng data. Ang unang hakbang sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang proseso ng paggawa ng CSV file na naglilista ng path at label para sa bawat larawan sa aming dataset?
Ang paggawa ng CSV file na naglilista ng path at label para sa bawat larawan sa isang dataset ay isang mahalagang hakbang sa paghahanda ng data para sa mga gawain sa machine learning, partikular sa larangan ng computer vision. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng pag-aayos ng mga larawan, pagkuha ng kanilang mga landas at label, at pag-format ng data sa isang CSV file. Magsimula,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang inirerekomendang paraan para sa pag-aayos at pamamahala sa aming mga may label na larawan at data sa Google Cloud Storage?
Ang pag-aayos at pamamahala ng mga may label na larawan at data sa Google Cloud Storage ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng pagbuo at pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Sa pamamagitan ng maayos na pagsasaayos at pag-iimbak ng iyong data, matitiyak mo ang mahusay na pag-access, madaling pakikipagtulungan, at epektibong paggamit ng mga mapagkukunang ibinigay ng Google Cloud Platform. Sa field na ito, AutoML Vision,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano kami makakakolekta ng malaking halaga ng mga larawang may label para sa pagsasanay sa aming modelo gamit ang AutoML Vision?
Upang mangolekta ng malaking halaga ng mga larawang may label para sa pagsasanay sa iyong modelo gamit ang AutoML Vision, mayroong ilang mga diskarte na maaari mong gawin. Ang AutoML Vision ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud na nagbibigay-daan sa mga developer na bumuo ng mga custom na modelo ng machine learning para sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Sa pamamagitan ng pagsasanay sa mga modelong ito na may mga larawang may label, maaari kang mapabuti
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang AutoML Vision at paano ito nakakatulong sa pagbuo at pag-deploy ng mga custom na machine learning na modelo?
Ang AutoML Vision ay isang mahusay na tool na inaalok ng Google Cloud Machine Learning na nagbibigay-daan sa mga user na bumuo at mag-deploy ng mga custom na modelo ng machine learning para sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Dinisenyo ito para pasimplehin ang proseso ng pagbuo ng mga modelo ng AI, na ginagawa itong naa-access sa mga user na may limitadong kadalubhasaan sa machine learning. Sa AutoML Vision, madaling makapagsanay ang mga user
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit