Ano ang Gradient Boosting algorithm?
Kasama sa mga modelo ng pagsasanay sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang paggamit ng iba't ibang algorithm upang i-optimize ang proseso ng pag-aaral at pagbutihin ang katumpakan ng mga hula. Ang isa sa gayong algorithm ay ang Gradient Boosting algorithm. Ang Gradient Boosting ay isang makapangyarihang paraan ng pag-aaral ng ensemble na pinagsasama ang maraming mahihinang mag-aaral, gaya ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 2
Ano ang mga disadvantage ng paggamit ng Eager mode kaysa sa regular na TensorFlow na may Eager mode na hindi pinagana?
Ang eager mode sa TensorFlow ay isang programming interface na nagbibigay-daan para sa agarang pagpapatupad ng mga operasyon, na ginagawang mas madaling i-debug at maunawaan ang code. Gayunpaman, mayroong ilang mga disadvantages ng paggamit ng Eager mode kumpara sa regular na TensorFlow na may Eager mode na hindi pinagana. Sa sagot na ito, susuriin natin nang detalyado ang mga kawalan na ito. Isa sa mga pangunahing
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Eager Mode
Ano ang bentahe ng paggamit muna ng modelo ng Keras at pagkatapos ay i-convert ito sa isang TensorFlow estimator sa halip na direktang gamitin ang TensorFlow?
Pagdating sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning, ang Keras at TensorFlow ay mga sikat na framework na nag-aalok ng hanay ng mga functionality at kakayahan. Habang ang TensorFlow ay isang makapangyarihan at flexible na library para sa pagbuo at pagsasanay ng mga deep learning model, ang Keras ay nagbibigay ng mas mataas na antas ng API na nagpapasimple sa proseso ng paggawa ng mga neural network. Sa ilang mga kaso, ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Pagtaas ng Keras sa mga nagtatantya
Ano ang function na ginagamit upang gumawa ng mga hula gamit ang isang modelo sa BigQuery ML?
Ang function na ginagamit upang gumawa ng mga hula gamit ang isang modelo sa BigQuery ML ay tinatawag na `ML.PREDICT`. Ang BigQuery ML ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Platform na nagbibigay-daan sa mga user na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning gamit ang karaniwang SQL. Gamit ang function na `ML.PREDICT`, maaaring ilapat ng mga user ang kanilang mga sinanay na modelo sa bagong data at makabuo ng mga hula.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, BigQuery ML - machine learning na may karaniwang SQL, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano mo masusuri ang mga istatistika ng pagsasanay ng isang modelo sa BigQuery ML?
Upang suriin ang mga istatistika ng pagsasanay ng isang modelo sa BigQuery ML, maaari mong gamitin ang mga built-in na function at view na ibinigay ng platform. Ang BigQuery ML ay isang mahusay na tool na nagbibigay-daan sa mga user na magsagawa ng mga gawain sa machine learning gamit ang karaniwang SQL, na ginagawa itong naa-access at madaling gamitin para sa mga data analyst at scientist. Kapag nasanay ka na sa a
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, BigQuery ML - machine learning na may karaniwang SQL, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng paggawa ng model statement sa BigQuery ML?
Ang layunin ng CREATE MODEL statement sa BigQuery ML ay gumawa ng machine learning model gamit ang standard SQL sa BigQuery platform ng Google Cloud. Ang pahayag na ito ay nagbibigay-daan sa mga user na magsanay at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang hindi nangangailangan ng kumplikadong coding o paggamit ng mga panlabas na tool. Kapag ginagamit ang CREATE MODEL na pahayag, ang mga user
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, BigQuery ML - machine learning na may karaniwang SQL, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano mo maa-access ang BigQuery ML?
Para ma-access ang BigQuery ML, kailangan mong sundin ang isang serye ng mga hakbang na kinabibilangan ng pag-set up ng iyong proyekto sa Google Cloud, pag-enable sa mga kinakailangang API, paggawa ng dataset ng BigQuery, at panghuli, pagsasagawa ng mga SQL query para sanayin at suriin ang mga modelo ng machine learning. Una, kailangan mong lumikha ng isang proyekto sa Google Cloud o gumamit ng isang umiiral na. Ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, BigQuery ML - machine learning na may karaniwang SQL, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang tatlong uri ng mga modelo ng machine learning na sinusuportahan ng BigQuery ML?
Ang BigQuery ML ay isang mahusay na tool na inaalok ng Google Cloud na nagbibigay-daan sa mga user na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning gamit ang karaniwang SQL sa BigQuery. Nagbibigay ito ng tuluy-tuloy na pagsasama ng mga kakayahan sa machine learning sa loob ng BigQuery environment, na inaalis ang pangangailangan para sa paggalaw ng data o kumplikadong preprocessing ng data. Kapag nagtatrabaho sa BigQuery ML, mayroon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, BigQuery ML - machine learning na may karaniwang SQL, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano pinapagana ng Kubeflow ang madaling pagbabahagi at pag-deploy ng mga sinanay na modelo?
Pinapadali ng Kubeflow, isang open-source na platform, ang tuluy-tuloy na pagbabahagi at pag-deploy ng mga sinanay na modelo sa pamamagitan ng paggamit ng kapangyarihan ng Kubernetes para sa pamamahala ng mga containerized na application. Sa Kubeflow, madaling mai-package ng mga user ang kanilang mga machine learning (ML) na modelo, kasama ang mga kinakailangang dependency, sa mga container. Ang mga container na ito ay maaaring ibahagi at i-deploy sa iba't ibang kapaligiran, na ginagawa itong maginhawa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Kubeflow - machine learning sa Kubernetes, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pakinabang ng pag-install ng Kubeflow sa Google Kubernetes Engine (GKE)?
Ang pag-install ng Kubeflow sa Google Kubernetes Engine (GKE) ay nag-aalok ng maraming benepisyo sa larangan ng machine learning. Ang Kubeflow ay isang open-source na platform na binuo sa ibabaw ng Kubernetes, na nagbibigay ng scalable at portable na kapaligiran para sa pagpapatakbo ng mga workload ng machine learning. Ang GKE, sa kabilang banda, ay isang pinamamahalaang serbisyo ng Kubernetes ng Google Cloud na nagpapasimple sa deployment
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Kubeflow - machine learning sa Kubernetes, Pagsusuri sa pagsusulit