Paano magsisimulang gumawa ng mga modelo ng AI sa Google Cloud para sa walang server na mga hula sa sukat?
Upang simulan ang paglalakbay sa paggawa ng mga modelo ng artificial intelligence (AI) gamit ang Google Cloud Machine Learning para sa walang server na mga hula sa sukat, dapat sundin ng isa ang isang structured na diskarte na sumasaklaw sa ilang mahahalagang hakbang. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-unawa sa mga pangunahing kaalaman sa machine learning, pag-familiarize sa sarili sa mga serbisyo ng AI ng Google Cloud, pag-set up ng development environment, paghahanda at
Paano bumuo ng isang modelo sa Google Cloud Machine Learning?
Upang bumuo ng isang modelo sa Google Cloud Machine Learning Engine, kailangan mong sundin ang isang structured na daloy ng trabaho na kinabibilangan ng iba't ibang bahagi. Kasama sa mga bahaging ito ang paghahanda ng iyong data, pagtukoy sa iyong modelo, at pagsasanay nito. Tuklasin natin ang bawat hakbang nang mas detalyado. 1. Paghahanda ng Data: Bago gumawa ng modelo, mahalagang ihanda ang iyong
Bakit ang pagsusuri ay 80% para sa pagsasanay at 20% para sa pagsusuri ngunit hindi ang kabaligtaran?
Ang paglalaan ng 80% weightage sa pagsasanay at 20% weightage sa pagsusuri sa konteksto ng machine learning ay isang madiskarteng desisyon batay sa ilang salik. Ang pamamahagi na ito ay naglalayong magkaroon ng balanse sa pagitan ng pag-optimize sa proseso ng pag-aaral at pagtiyak ng tumpak na pagsusuri ng pagganap ng modelo. Sa tugon na ito, susuriin natin ang mga dahilan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa pagsasanay at paghula sa mga modelong TensorFlow.js?
Ang pagsasanay at paghula sa mga modelong TensorFlow.js ay nagsasangkot ng ilang hakbang na nagbibigay-daan sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng malalim na pag-aaral sa browser. Ang prosesong ito ay sumasaklaw sa paghahanda ng data, paggawa ng modelo, pagsasanay, at hula. Sa sagot na ito, tutuklasin namin ang bawat isa sa mga hakbang na ito nang detalyado, na nagbibigay ng komprehensibong paliwanag sa proseso. 1. Paghahanda ng Datos: Ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Malalim na pag-aaral sa browser gamit ang TensorFlow.js, pagpapakilala, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano namin i-populate ang mga diksyunaryo para sa mga set ng tren at pagsubok?
Upang i-populate ang mga diksyunaryo para sa tren at mga set ng pagsubok sa konteksto ng paglalapat ng sariling K pinakamalapit na kapitbahay (KNN) algorithm sa machine learning gamit ang Python, kailangan nating sundin ang isang sistematikong diskarte. Kasama sa prosesong ito ang pag-convert ng aming data sa isang angkop na format na magagamit ng KNN algorithm. Una, unawain natin ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, Paglalapat ng sariling K pinakamalapit na kapitbahay algorithm, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang proseso ng pagdaragdag ng mga pagtataya sa dulo ng isang dataset para sa regression forecasting?
Ang proseso ng pagdaragdag ng mga hula sa dulo ng isang dataset para sa regression forecasting ay nagsasangkot ng ilang hakbang na naglalayong bumuo ng mga tumpak na hula batay sa makasaysayang data. Ang regression forecasting ay isang pamamaraan sa loob ng machine learning na nagbibigay-daan sa amin na mahulaan ang tuluy-tuloy na mga halaga batay sa ugnayan sa pagitan ng mga independiyente at umaasang variable. Sa kontekstong ito, kami
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pagbabalik, Pagtataya at paghula sa pag-urong, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalaga ang wastong paghahanda ng dataset para sa mahusay na pagsasanay ng mga modelo ng machine learning?
Ang wastong paghahanda ng dataset ay pinakamahalaga para sa mahusay na pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Tinitiyak ng isang mahusay na inihandang dataset na ang mga modelo ay maaaring matuto nang epektibo at makagawa ng mga tumpak na hula. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang, kabilang ang pagkolekta ng data, paglilinis ng data, preprocessing ng data, at pagpapalaki ng data. Una, mahalaga ang pangongolekta ng data dahil nagbibigay ito ng pundasyon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Paghahanda ng dataset para sa pag-aaral ng makina, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa pagbuo ng modelo ng Neural Structured Learning para sa pag-uuri ng dokumento?
Ang pagbuo ng isang Neural Structured Learning (NSL) na modelo para sa pag-uuri ng dokumento ay nagsasangkot ng ilang hakbang, bawat isa ay mahalaga sa pagbuo ng isang matatag at tumpak na modelo. Sa paliwanag na ito, susuriin natin ang detalyadong proseso ng pagbuo ng naturang modelo, na nagbibigay ng komprehensibong pag-unawa sa bawat hakbang. Hakbang 1: Paghahanda ng Datos Ang unang hakbang ay ang pangangalap at
Paano mai-import ng mga user ang kanilang data ng pagsasanay sa AutoML Tables?
Upang mag-import ng data ng pagsasanay sa AutoML Tables, maaaring sundin ng mga user ang isang serye ng mga hakbang na kinabibilangan ng paghahanda ng data, paggawa ng dataset, at pag-upload ng data sa serbisyo ng AutoML Tables. Ang AutoML Tables ay isang serbisyo sa machine learning na ibinigay ng Google Cloud na nagbibigay-daan sa mga user na gumawa at mag-deploy ng mga custom na modelo ng machine learning nang walang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Mga Talaan ng AutoML, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa paghahanda ng aming data para sa pagsasanay ng isang machine learning model gamit ang Pandas library?
Sa larangan ng machine learning, ang paghahanda ng data ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa tagumpay ng pagsasanay ng isang modelo. Kapag ginagamit ang library ng Pandas, may ilang hakbang na kasangkot sa paghahanda ng data para sa pagsasanay ng modelo ng machine learning. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-load ng data, paglilinis ng data, pagbabago ng data, at paghahati ng data. Ang unang hakbang sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2