Ano ang isang mainit na encoding?
Ang isang mainit na pag-encode ay isang pamamaraan na ginagamit sa machine learning at pagpoproseso ng data upang kumatawan sa mga kategoryang variable bilang mga binary vector. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag nagtatrabaho sa mga algorithm na hindi maaaring direktang pangasiwaan ang pangkategoryang data, tulad ng mga payak at simpleng mga estimator. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang konsepto ng isang mainit na encoding, layunin nito, at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator
Paano ang tungkol sa pagpapatakbo ng mga modelo ng ML sa isang hybrid na setup, na may mga kasalukuyang modelo na tumatakbo nang lokal na may mga resulta na ipinadala sa cloud?
Ang pagpapatakbo ng mga modelo ng machine learning (ML) sa isang hybrid na setup, kung saan ang mga kasalukuyang modelo ay lokal na isinasagawa at ang kanilang mga resulta ay ipinadala sa cloud, ay maaaring mag-alok ng ilang mga benepisyo sa mga tuntunin ng flexibility, scalability, at cost-effectiveness. Ang diskarte na ito ay gumagamit ng mga lakas ng parehong lokal at cloud-based na mga mapagkukunan ng computing, na nagpapahintulot sa mga organisasyon na gamitin ang kanilang kasalukuyang imprastraktura habang kumukuha
- 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
Anong papel ang ginampanan ng TensorFlow sa proyekto ni Daniel kasama ang mga siyentipiko sa MBARI?
Ang TensorFlow ay gumanap ng isang mahalagang papel sa proyekto ni Daniel kasama ang mga siyentipiko sa MBARI sa pamamagitan ng pagbibigay ng isang malakas at maraming nalalaman na platform para sa pagbuo at pagpapatupad ng mga modelo ng artificial intelligence. Ang TensorFlow, isang open-source machine learning framework na binuo ng Google, ay nakakuha ng malaking katanyagan sa AI community dahil sa malawak nitong hanay ng mga functionality at kadalian ng paggamit.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Mga Application ng TensorFlow, Daniel at ang dagat ng tunog, Pagsusuri sa pagsusulit
Anong papel ang ginampanan ng machine learning platform ng Airbnb, Bighead, sa proyekto?
Bighead, ang machine learning platform ng Airbnb, ay gumanap ng mahalagang papel sa proyekto ng pagkakategorya ng mga larawan sa paglilista gamit ang machine learning. Binuo ang platform na ito upang tugunan ang mga hamon na kinakaharap ng Airbnb sa mahusay na pag-deploy at pamamahala ng mga modelo ng machine learning sa sukat. Sa pamamagitan ng paggamit sa kapangyarihan ng TensorFlow, pinagana ng Bighead ang Airbnb na i-automate at i-streamline ang proseso
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Mga Application ng TensorFlow, Ang Airbnb gamit ang ML ay ikinategorya ang listahan ng mga larawan sa listahan, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang papel ng Apache Beam sa TFX framework?
Ang Apache Beam ay isang open-source na pinag-isang modelo ng programming na nagbibigay ng isang makapangyarihang framework para sa pagbuo ng batch at streaming na mga pipeline ng pagproseso ng data. Nag-aalok ito ng simple at nagpapahayag na API na nagbibigay-daan sa mga developer na magsulat ng mga pipeline sa pagpoproseso ng data na maaaring isagawa sa iba't ibang distributed processing backend, gaya ng Apache Flink, Apache Spark, at Google Cloud Dataflow.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pinalawak ang TensorFlow (TFX), Ipinamahagi ang pagpoproseso at mga bahagi, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano ginagamit ng TFX ang Apache Beam sa ML engineering para sa produksyon ng mga deployment ng ML?
Ang Apache Beam ay isang malakas na open-source na framework na nagbibigay ng pinag-isang modelo ng programming para sa parehong batch at streaming na pagproseso ng data. Nag-aalok ito ng isang hanay ng mga API at library na nagbibigay-daan sa mga developer na magsulat ng mga pipeline sa pagpoproseso ng data na maaaring isagawa sa iba't ibang distributed processing backend, gaya ng Apache Flink, Apache Spark, at Google Cloud Dataflow.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pinalawak ang TensorFlow (TFX), ML engineering para sa produksyon ML deployments na may TFX, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pakinabang ng paggamit ng TensorFlow datasets sa TensorFlow 2.0?
Nag-aalok ang mga TensorFlow dataset ng isang hanay ng mga pakinabang sa TensorFlow 2.0, na ginagawa silang isang mahalagang tool para sa pagproseso ng data at pagsasanay ng modelo sa larangan ng Artificial Intelligence (AI). Ang mga bentahe na ito ay nagmumula sa mga prinsipyo ng disenyo ng TensorFlow datasets, na nagbibigay-priyoridad sa kahusayan, flexibility, at kadalian ng paggamit. Sa sagot na ito, susuriin natin ang susi
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow 2.0, Panimula sa TensorFlow 2.0, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano natin mauulit ang dalawang set ng data nang sabay-sabay sa Python gamit ang function na 'zip'?
Upang umulit sa dalawang set ng data nang sabay-sabay sa Python, maaaring gamitin ang function na 'zip'. Ang 'zip' function ay tumatagal ng maraming iterable bilang mga argumento at nagbabalik ng iterator ng mga tuple, kung saan ang bawat tuple ay naglalaman ng mga kaukulang elemento mula sa mga input iterables. Nagbibigay-daan ito sa amin na iproseso ang mga elemento mula sa maraming set ng data nang magkasama sa a
- Inilathala sa Programming sa Computer, EITC/CP/PPF Python Programming Fundamentals, Pagsulong sa Python, Diagonal na panalong algorithm, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang papel ng Cloud Dataflow sa pagproseso ng IoT data sa analytics pipeline?
Ang Cloud Dataflow, isang ganap na pinamamahalaang serbisyo na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP), ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagproseso ng data ng IoT sa pipeline ng analytics. Nag-aalok ito ng scalable at maaasahang solusyon para sa pagbabago at pagsusuri ng malalaking volume ng streaming at batch data sa real-time. Sa pamamagitan ng paggamit ng Cloud Dataflow, mahusay na mapangasiwaan ng mga organisasyon ang napakalaking pag-agos
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Pipeline ng IoT Analytics, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa pagbuo ng isang IoT analytics pipeline sa Google Cloud Platform?
Ang pagbuo ng IoT analytics pipeline sa Google Cloud Platform (GCP) ay nagsasangkot ng ilang hakbang na sumasaklaw sa pangongolekta ng data, data ingestion, pagpoproseso ng data, at pagsusuri ng data. Ang komprehensibong prosesong ito ay nagbibigay-daan sa mga organisasyon na kumuha ng mahahalagang insight mula sa kanilang mga Internet of Things (IoT) device at gumawa ng matalinong mga desisyon. Sa sagot na ito, susuriin natin ang bawat hakbang na kasangkot
- 1
- 2