Ano ang kapalit ng Google Cloud Datalab ngayong hindi na ito ipinagpatuloy?
Talagang hindi na ipinagpatuloy ang Google Cloud Datalab, isang sikat na notebook environment para sa paggalugad, pagsusuri, at visualization ng data. Gayunpaman, nagbigay ang Google ng alternatibong solusyon para sa mga user na umaasa sa Datalab para sa kanilang mga gawain sa machine learning. Ang inirerekomendang kapalit para sa Google Cloud Datalab ay Google Cloud AI Platform Notebooks. Ang Google Cloud AI Platform Notebooks ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Google Cloud Datalab - notebook sa cloud
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa preprocessing ng Fashion-MNIST dataset bago sanayin ang modelo?
Ang paunang pagproseso ng dataset ng Fashion-MNIST bago ang pagsasanay sa modelo ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang na matiyak na ang data ay maayos na na-format at na-optimize para sa mga gawain sa machine learning. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-load ng data, pag-explore ng data, paglilinis ng data, pagbabago ng data, at paghahati ng data. Ang bawat hakbang ay nag-aambag sa pagpapahusay ng kalidad at pagiging epektibo ng dataset, na nagpapagana ng tumpak na pagsasanay sa modelo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Panimula kay Keras, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa paglikha ng kernel sa Kaggle upang ipakita ang potensyal ng isang dataset, at ano ang mga pakinabang ng pag-publish ng kernel?
Ang paggawa ng kernel sa Kaggle upang ipakita ang potensyal ng isang dataset ay nagsasangkot ng ilang hakbang. Kasama sa mga hakbang na ito ang paggalugad ng data, preprocessing ng data, feature engineering, pagpili ng modelo, pagsasanay sa modelo, pagsusuri ng modelo, at panghuli, pag-publish ng kernel. Ang bawat isa sa mga hakbang na ito ay nag-aambag sa pangkalahatang layunin ng pagpapakita ng potensyal ng dataset sa isang nagbibigay-kaalaman at kaakit-akit sa paningin.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Proyekto sa agham ng data kasama si Kaggle, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang maaari mong gawin sa Facets Deep Dive?
Ang Facets Deep Dive ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google para sa pag-visualize at pagsusuri ng data sa larangan ng machine learning. Nag-aalok ito ng komprehensibong hanay ng mga feature na nagbibigay-daan sa mga user na makakuha ng malalim na insight sa kanilang data, tukuyin ang mga pattern, at gumawa ng matalinong mga desisyon. Gamit ang intuitive na interface at malawak na mga kakayahan, Facets Deep Dive ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Ipinapakita ang data sa Mga Facet, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano ginagamit ng Datalab ang mga pandas para sa pagsusuri ng data at anong mga diskarte ang maaaring ilapat upang tuklasin ang mga kawili-wiling istatistika?
Ang Datalab ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud na gumagamit ng sikat na library ng Python, mga pandas, para sa pagsusuri ng data. Ang Pandas ay isang malawakang ginagamit na library sa larangan ng data science at nagbibigay ng mga istruktura at function ng data para sa mahusay na pagmamanipula at pagsusuri ng data. Pinagsasama ng Datalab ang mga pandas nang walang putol, na nagbibigay-daan sa mga user na magsagawa ng iba't ibang gawain sa pagsusuri ng data
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Google Cloud Datalab - notebook sa cloud, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano isinasama ang Google Cloud Datalab sa BigQuery at ano ang mga pakinabang ng paggamit nito?
Ang Google Cloud Datalab ay isang mahusay na tool na walang putol na sumasama sa BigQuery, na nagbibigay sa mga user ng komprehensibo at mahusay na kapaligiran para sa pag-explore, pagsusuri, at visualization ng data. Sa pamamagitan ng paggamit sa mga kakayahan ng Google Cloud Datalab at BigQuery, maa-unlock ng mga user ang buong potensyal ng kanilang data at makakuha ng mahahalagang insight. Upang maunawaan kung paano ang Google Cloud
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Google Cloud Datalab - notebook sa cloud, Pagsusuri sa pagsusulit