Ano ang isang mainit na encoding?
Ang isang mainit na pag-encode ay isang pamamaraan na kadalasang ginagamit sa larangan ng malalim na pag-aaral, partikular sa konteksto ng machine learning at mga neural network. Sa TensorFlow, isang sikat na library ng malalim na pag-aaral, ang isang mainit na pag-encode ay isang paraan na ginagamit upang kumatawan sa kategoryang data sa isang format na madaling maproseso ng mga algorithm ng machine learning. Sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow Deep Learning Library, TFLearn
Paano i-configure ang isang cloud shell?
Para mag-configure ng Cloud Shell sa Google Cloud Platform (GCP), kailangan mong sundin ang ilang hakbang. Ang Cloud Shell ay isang web-based, interactive na shell environment na nagbibigay ng access sa isang virtual machine (VM) na may mga paunang naka-install na tool at library. Binibigyang-daan ka nitong pamahalaan ang iyong mga mapagkukunan ng GCP at magsagawa ng iba't ibang gawain nang hindi nangangailangan
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pagsisimula sa GCP, Cloud Shell
Paano iiba ang Google Cloud Console at Google Cloud Platform?
Ang Google Cloud Console at ang Google Cloud Platform ay dalawang magkakaibang bahagi sa loob ng mas malawak na ecosystem ng mga serbisyo ng Google Cloud. Bagama't malapit ang kaugnayan ng mga ito, mahalagang maunawaan ang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga ito upang epektibong mag-navigate at magamit ang kapaligiran ng Google Cloud. Ang Google Cloud Console, na kilala rin bilang GCP Console, ay
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pagpapakilala, Paglibot sa GCP console
Dapat bang nasa numerical na format ang mga feature na kumakatawan sa data at nakaayos sa mga feature column?
Sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud, ang representasyon ng data ay gumaganap ng mahalagang papel sa tagumpay ng proseso ng pag-aaral. Ang mga feature, na mga indibidwal na masusukat na katangian o katangian ng data, ay karaniwang nakaayos sa mga column ng feature. Habang ito ay
Ano ang rate ng pagkatuto sa machine learning?
Ang rate ng pagkatuto ay isang mahalagang parameter ng pag-tune ng modelo sa konteksto ng machine learning. Tinutukoy nito ang laki ng hakbang sa bawat pag-ulit ng hakbang sa pagsasanay, batay sa impormasyong nakuha mula sa nakaraang hakbang sa pagsasanay. Sa pamamagitan ng pagsasaayos ng rate ng pagkatuto, makokontrol natin ang rate kung saan natututo ang modelo mula sa data ng pagsasanay at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud
Ang karaniwang inirerekomendang paghahati ng data sa pagitan ng pagsasanay at pagsusuri ay malapit sa 80% hanggang 20% nang naaayon?
Ang karaniwang paghahati sa pagitan ng pagsasanay at pagsusuri sa mga modelo ng machine learning ay hindi naayos at maaaring mag-iba depende sa iba't ibang salik. Gayunpaman, karaniwang inirerekomendang maglaan ng malaking bahagi ng data para sa pagsasanay, karaniwang humigit-kumulang 70-80%, at ireserba ang natitirang bahagi para sa pagsusuri, na magiging mga 20-30%. Tinitiyak iyon ng hating ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud
Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
Ang mahusay na pagsasanay ng mga modelo ng machine learning na may malaking data ay isang mahalagang aspeto sa larangan ng artificial intelligence. Nag-aalok ang Google ng mga espesyal na solusyon na nagbibigay-daan sa pag-decoupling ng pag-compute mula sa imbakan, na nagbibigay-daan sa mahusay na mga proseso ng pagsasanay. Ang mga solusyong ito, gaya ng Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, at mga bukas na dataset, ay nagbibigay ng komprehensibong framework para sa pagsulong
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
Ang Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP) para sa pagsasanay ng mga modelo ng machine learning sa isang distributed at parallel na paraan. Gayunpaman, hindi ito nag-aalok ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan, at hindi rin nito pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo. Sa sagot na ito, gagawin natin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
Ang pagsasanay sa mga modelo ng machine learning sa malalaking dataset ay isang karaniwang kasanayan sa larangan ng artificial intelligence. Gayunpaman, mahalagang tandaan na ang laki ng dataset ay maaaring magdulot ng mga hamon at potensyal na hiccups sa panahon ng proseso ng pagsasanay. Talakayin natin ang posibilidad ng pagsasanay ng mga modelo ng machine learning sa mga malalaking dataset at ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
Kapag gumagamit ng CMLE (Cloud Machine Learning Engine) upang lumikha ng isang bersyon, kinakailangang tumukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo. Ang pangangailangang ito ay mahalaga sa ilang kadahilanan, na ipapaliwanag nang detalyado sa sagot na ito. Una, unawain natin kung ano ang ibig sabihin ng "export na modelo." Sa konteksto ng CMLE, isang na-export na modelo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data