Ano ang mga pagsasaalang-alang na partikular sa ML kapag bumubuo ng isang ML application?
Kapag nagde-develop ng machine learning (ML) application, mayroong ilang partikular na ML na pagsasaalang-alang na kailangang isaalang-alang. Ang mga pagsasaalang-alang na ito ay mahalaga upang matiyak ang pagiging epektibo, kahusayan, at pagiging maaasahan ng modelo ng ML. Sa sagot na ito, tatalakayin natin ang ilan sa mga pangunahing pagsasaalang-alang na partikular sa ML na dapat tandaan ng mga developer kapag
Ano ang layunin ng TensorFlow Extended (TFX) framework?
Ang layunin ng framework ng TensorFlow Extended (TFX) ay magbigay ng komprehensibo at nasusukat na platform para sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning (ML) sa produksyon. Ang TFX ay partikular na idinisenyo upang tugunan ang mga hamon na kinakaharap ng mga ML practitioner kapag lumilipat mula sa pananaliksik patungo sa deployment, sa pamamagitan ng pagbibigay ng isang hanay ng mga tool at pinakamahusay na kasanayan para sa
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa paglikha ng isang graph na regularized na modelo?
Ang paggawa ng graph na regularized na modelo ay nagsasangkot ng ilang hakbang na mahalaga para sa pagsasanay ng machine learning model gamit ang synthesized graphs. Pinagsasama ng prosesong ito ang kapangyarihan ng mga neural network sa mga diskarte sa regularization ng graph upang mapabuti ang pagganap ng modelo at mga kakayahan sa generalization. Sa sagot na ito, tatalakayin natin ang bawat hakbang nang detalyado, na nagbibigay ng komprehensibong paliwanag ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may synthesized na mga graph, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pakinabang ng paggamit ng Cloud ML Engine para sa pagsasanay at paghahatid ng mga modelo ng machine learning?
Ang Cloud ML Engine ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP) na nag-aalok ng hanay ng mga benepisyo para sa pagsasanay at paghahatid ng mga modelo ng machine learning (ML). Sa pamamagitan ng paggamit sa mga kakayahan ng Cloud ML Engine, maaaring samantalahin ng mga user ang isang nasusukat at pinamamahalaang kapaligiran na nagpapasimple sa proseso ng pagbuo, pagsasanay, at pag-deploy ng ML
Paano ginagamit ng AI Platform Pipelines ang mga pre-built na bahagi ng TFX para i-streamline ang proseso ng machine learning?
Ang AI Platform Pipelines ay isang makapangyarihang tool na ibinigay ng Google Cloud na gumagamit ng mga pre-built na bahagi ng TFX para i-streamline ang proseso ng machine learning. Ang TFX, na kumakatawan sa TensorFlow Extended, ay isang end-to-end na platform para sa pagbuo at pag-deploy ng mga production-ready na machine learning na modelo. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga bahagi ng TFX sa loob ng AI Platform Pipelines, ang mga developer at data scientist ay maaaring gawing simple at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Pagse-set up ng AI Platform Pipelines, 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 pitong hakbang na kasangkot sa workflow ng machine learning?
Ang workflow ng machine learning ay binubuo ng pitong mahahalagang hakbang na gumagabay sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Ang mga hakbang na ito ay mahalaga para matiyak ang katumpakan, kahusayan, at pagiging maaasahan ng mga modelo. Sa sagot na ito, tutuklasin namin ang bawat isa sa mga hakbang na ito nang detalyado, na nagbibigay ng komprehensibong pag-unawa sa workflow ng machine learning. Hakbang
- 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, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasama sa paggamit ng serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine?
Ang proseso ng paggamit ng serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine ay nagsasangkot ng ilang hakbang na nagbibigay-daan sa mga user na mag-deploy at gumamit ng mga modelo ng machine learning para sa paggawa ng mga hula sa sukat. Ang serbisyong ito, na bahagi ng Google Cloud AI platform, ay nag-aalok ng walang server na solusyon para sa pagpapatakbo ng mga hula sa mga sinanay na modelo, na nagpapahintulot sa mga user na tumuon sa
Ano ang ginagawa ng function na "export_savedmodel" sa TensorFlow?
Ang function na "export_savedmodel" sa TensorFlow ay isang mahalagang tool para sa pag-export ng mga sinanay na modelo sa isang format na madaling i-deploy at magamit para sa paggawa ng mga hula. Binibigyang-daan ng function na ito ang mga user na i-save ang kanilang mga modelo ng TensorFlow, kabilang ang parehong arkitektura ng modelo at ang mga natutunang parameter, sa isang standardized na format na tinatawag na SavedModel. Ang format na SavedModel ay
- 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, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pangunahing hakbang na kasangkot sa proseso ng pagtatrabaho sa machine learning?
Ang pagtatrabaho sa machine learning ay nagsasangkot ng isang serye ng mga pangunahing hakbang na mahalaga para sa matagumpay na pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Ang mga hakbang na ito ay maaaring malawak na ikategorya sa pangongolekta at preprocessing ng data, pagpili at pagsasanay ng modelo, pagsusuri at pagpapatunay ng modelo, at pag-deploy at pagsubaybay ng modelo. Ang bawat hakbang ay may mahalagang papel sa
- 1
- 2