Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
Ang isang mas malaking dataset sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa loob ng Google Cloud Machine Learning, ay tumutukoy sa isang koleksyon ng data na may malawak na laki at kumplikado. Ang kahalagahan ng isang mas malaking dataset ay nakasalalay sa kakayahan nitong pahusayin ang performance at katumpakan ng mga modelo ng machine learning. Kapag malaki ang isang dataset, naglalaman ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pangkalahatang-ideya ng pag-aaral ng Google machine
Ano ang mga natural na graph at magagamit ba ang mga ito para sanayin ang isang neural network?
Ang mga natural na graph ay mga graphical na representasyon ng real-world na data kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga entity, at ang mga gilid ay tumutukoy sa mga ugnayan sa pagitan ng mga entity na ito. Ang mga graph na ito ay karaniwang ginagamit upang magmodelo ng mga kumplikadong sistema gaya ng mga social network, citation network, biological network, at higit pa. Nakukuha ng mga natural na graph ang masalimuot na pattern at dependency na nasa data, na ginagawang mahalaga ang mga ito para sa iba't ibang makina
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
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
Paano malalaman kung kailan gagamitin ang pinangangasiwaang pagsasanay laban sa hindi pinangangasiwaang pagsasanay?
Ang pinangangasiwaan at hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay dalawang pangunahing uri ng mga paradigma sa pag-aaral ng machine na nagsisilbi sa mga natatanging layunin batay sa likas na katangian ng data at mga layunin ng gawaing nasa kamay. Ang pag-unawa kung kailan gagamit ng pinangangasiwaang pagsasanay kumpara sa hindi pinangangasiwaang pagsasanay ay mahalaga sa pagdidisenyo ng mga epektibong modelo ng machine learning. Ang pagpili sa pagitan ng dalawang pamamaraang ito ay nakasalalay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Bakit inirerekumenda na magkaroon ng isang pangunahing pag-unawa sa Python 3 upang sundin kasama ng serye ng tutorial na ito?
Ang pagkakaroon ng pangunahing pag-unawa sa Python 3 ay lubos na inirerekomenda na sundin kasama ang serye ng tutorial na ito sa praktikal na pag-aaral ng makina gamit ang Python para sa ilang kadahilanan. Ang Python ay isa sa pinakasikat na programming language sa larangan ng machine learning at data science. Ito ay malawakang ginagamit para sa pagiging simple nito, pagiging madaling mabasa, at malawak na mga aklatan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, pagpapakilala, Panimula sa praktikal na pag-aaral ng makina sa Python, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalagang hakbang ang paghubog ng data sa proseso ng data science kapag gumagamit ng TensorFlow?
Ang paghubog ng data ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng data science kapag gumagamit ng TensorFlow. Kasama sa prosesong ito ang pagbabago ng raw data sa isang format na angkop para sa mga algorithm ng machine learning. Sa pamamagitan ng paghahanda at paghubog ng data, matitiyak namin na ito ay nasa pare-pareho at organisadong istraktura, na mahalaga para sa tumpak na pagsasanay sa modelo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Paghahanda ng dataset para sa pag-aaral ng makina, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano gumagawa ng mga hula ang machine learning sa mga bagong halimbawa?
Ang mga algorithm ng machine learning ay idinisenyo upang gumawa ng mga hula sa mga bagong halimbawa sa pamamagitan ng paggamit ng mga pattern at relasyon na natutunan mula sa umiiral na data. Sa konteksto ng Cloud Computing at partikular na mga lab ng Google Cloud Platform (GCP), ang prosesong ito ay pinapadali ng mahusay na Machine Learning na may Cloud ML Engine. Upang maunawaan kung paano gumagawa ng mga hula ang machine learning
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Pag-aaral ng makina sa Cloud ML Engine, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pakinabang ng paggamit ng mga persistent disk para sa pagpapatakbo ng machine learning at data science workload sa cloud?
Ang mga permanenteng disk ay isang mahalagang mapagkukunan para sa pagpapatakbo ng machine learning at mga data science workload sa cloud. Nag-aalok ang mga disk na ito ng ilang benepisyo na nagpapahusay sa pagiging produktibo at kahusayan ng mga data scientist at machine learning practitioner. Sa sagot na ito, tutuklasin namin ang mga benepisyong ito nang detalyado, na nagbibigay ng komprehensibong paliwanag ng kanilang didactic na halaga batay sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Patuloy na Disk para sa produktibong agham ng data, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pakinabang ng paggamit ng Google Cloud Storage (GCS) para sa machine learning at mga workload ng data science?
Nag-aalok ang Google Cloud Storage (GCS) ng ilang pakinabang para sa machine learning at mga workload ng data science. Ang GCS ay isang scalable at available na serbisyo ng object storage na nagbibigay ng secure at matibay na storage para sa malaking halaga ng data. Ito ay idinisenyo upang walang putol na pagsamahin sa iba pang mga serbisyo ng Google Cloud, na ginagawa itong isang mahusay na tool para sa pamamahala at pagsusuri
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Patuloy na Disk para sa produktibong agham ng data, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit kapaki-pakinabang na i-upgrade ang Colab na may mas maraming compute power gamit ang mga deep learning VM sa mga tuntunin ng data science at mga workflow ng machine learning?
Ang pag-upgrade sa Colab na may mas maraming compute power gamit ang mga deep learning na VM ay maaaring magdulot ng maraming benepisyo sa mga workflow ng data science at machine learning. Nagbibigay-daan ang pagpapahusay na ito para sa mas mahusay at mas mabilis na pag-compute, na nagbibigay-daan sa mga user na magsanay at mag-deploy ng mga kumplikadong modelo na may mas malalaking dataset, na humahantong sa pinahusay na performance at produktibidad. Isa sa mga pangunahing bentahe ng pag-upgrade
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Pag-upgrade ng Colab na may higit na compute, Pagsusuri sa pagsusulit