Ano ang classifier?
Ang isang classifier sa konteksto ng machine learning ay isang modelo na sinanay upang hulaan ang kategorya o klase ng isang ibinigay na input data point. Isa itong pangunahing konsepto sa pinangangasiwaang pag-aaral, kung saan natututo ang algorithm mula sa may label na data ng pagsasanay upang makagawa ng mga hula sa hindi nakikitang data. Ang mga classifier ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga aplikasyon
- 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
Maaari bang gamitin ang TensorBoard online?
Oo, magagamit ng isa ang TensorBoard online para sa pag-visualize ng mga modelo ng machine learning. Ang TensorBoard ay isang mahusay na visualization tool na kasama ng TensorFlow, isang sikat na open-source machine learning framework na binuo ng Google. Nagbibigay-daan ito sa iyong subaybayan at i-visualize ang iba't ibang aspeto ng iyong mga modelo ng machine learning, gaya ng mga graph ng modelo, mga sukatan ng pagsasanay, at mga pag-embed. Sa pamamagitan ng pag-visualize sa mga ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, TensorBoard para sa visualization ng modelo
Maaari bang gamitin ng isa ang configuration file para sa pag-deploy ng modelo ng CMLE kapag gumagamit ng isang distributed ML model training para tukuyin kung ilang machine ang gagamitin sa pagsasanay?
Kapag gumagamit ng distributed machine learning (ML) model training sa Google Cloud AI Platform, maaari mo talagang gamitin ang configuration file para sa CMLE (Cloud Machine Learning Engine) model deployment para tukuyin ang bilang ng mga machine na ginagamit sa pagsasanay. Gayunpaman, hindi posibleng direktang tukuyin ang uri ng mga makina na gagamitin. Sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Mga modelo ng pagsasanay na may mga pasadyang lalagyan sa Cloud AI Platform
Ano ang mga target na deployment para sa bahagi ng Pusher sa TFX?
Ang Pusher component sa TensorFlow Extended (TFX) ay isang pangunahing bahagi ng TFX pipeline na humahawak sa deployment ng mga sinanay na modelo sa iba't ibang target na kapaligiran. Ang mga target sa pag-deploy para sa bahagi ng Pusher sa TFX ay magkakaiba at flexible, na nagpapahintulot sa mga user na i-deploy ang kanilang mga modelo sa iba't ibang platform depende sa kanilang mga partikular na kinakailangan. Dito sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pinalawak ang TensorFlow (TFX), Ipinamahagi ang pagpoproseso at mga bahagi, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano magagamit ang marka ng BLEU upang suriin ang pagganap ng isang custom na modelo ng pagsasalin na sinanay gamit ang AutoML Translation?
Ang marka ng BLEU ay isang malawakang ginagamit na sukatan para sa pagsusuri sa pagganap ng mga modelo ng pagsasalin ng makina. Sinusukat nito ang pagkakatulad sa pagitan ng isang pagsasalin na ginawa ng makina at isa o higit pang mga pagsasalin ng sanggunian. Sa konteksto ng isang custom na modelo ng pagsasalin na sinanay sa AutoML Translation, ang marka ng BLEU ay maaaring magbigay ng mahahalagang insight sa kalidad at pagiging epektibo ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Pagsasalin ng AutoML, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa paggawa ng custom na modelo ng pagsasalin gamit ang AutoML Translation?
Ang paggawa ng custom na modelo ng pagsasalin gamit ang AutoML Translation ay nagsasangkot ng isang serye ng mga hakbang na nagbibigay-daan sa mga user na sanayin ang isang modelong partikular na iniakma sa kanilang mga pangangailangan sa pagsasalin. Ang AutoML Translation ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud AI Platform na gumagamit ng mga diskarte sa machine learning para i-automate ang proseso ng pagbuo ng mga modelo ng pagsasalin na may mataas na kalidad. Sa sagot na ito,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Pagsasalin ng AutoML, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng tampok na Advanced Glossary sa Translation API?
Ang tampok na Advanced Glossary sa Translation API ng Google Cloud AI Platform ay nagsisilbi ng isang mahalagang layunin sa pagpapahusay ng katumpakan at kalidad ng mga output ng pagsasalin ng makina. Nagbibigay-daan ang feature na ito sa mga user na magbigay ng custom na glossary ng mga termino na partikular sa kanilang domain o industriya, na nagbibigay-daan sa modelo ng pagsasalin na mas maunawaan at maisalin ang mga terminong ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Pagsasalin sa API, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano nakakaapekto ang pagpili ng laki ng block sa isang persistent disk sa pagganap nito para sa iba't ibang kaso ng paggamit?
Ang pagpili ng laki ng block sa isang persistent disk ay maaaring makabuluhang makaapekto sa pagganap nito para sa iba't ibang mga kaso ng paggamit sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) kapag gumagamit ng Google Cloud Machine Learning (ML) at Google Cloud AI Platform para sa produktibong data science. Ang laki ng block ay tumutukoy sa mga fixed-size na chunks kung saan naka-store ang data
- 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 pagkakaiba sa pagitan ng AI Platform Optimizer at HyperTune sa AI Platform Training?
Ang AI Platform Optimizer at HyperTune ay dalawang natatanging feature na inaalok ng Google Cloud AI Platform para sa pag-optimize ng pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Bagama't parehong naglalayong pahusayin ang pagganap ng modelo, naiiba ang mga ito sa kanilang mga diskarte at functionality. Ang AI Platform Optimizer ay isang feature na awtomatikong ginalugad ang hyperparameter space upang mahanap ang pinakamagandang hanay ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, AI Platform Optimizer, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano nagbibigay ang Pipelines Dashboard UI ng user-friendly na interface para sa pamamahala at pagsubaybay sa pag-usad ng iyong mga pipeline at pagpapatakbo?
Ang Pipelines Dashboard UI sa Google Cloud AI Platform ay nagbibigay sa mga user ng user-friendly na interface para sa pamamahala at pagsubaybay sa pag-usad ng kanilang mga pipeline at pagpapatakbo. Idinisenyo ang interface na ito upang pasimplehin ang proseso ng pagtatrabaho sa AI Platform Pipelines at bigyang-daan ang mga user na mahusay na masubaybayan at makontrol ang kanilang mga workflow sa machine learning. Isa sa mga