Ano ang may label na data?
Ang isang may label na data, sa konteksto ng Artificial Intelligence (AI) at partikular sa domain ng Google Cloud Machine Learning, ay tumutukoy sa isang dataset na na-annotate o minarkahan ng mga partikular na label o kategorya. Ang mga label na ito ay nagsisilbing ground truth o reference para sa pagsasanay ng mga algorithm ng machine learning. Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng mga punto ng data sa kanilang
Ang hinuha ba ay bahagi ng pagsasanay sa modelo sa halip na hula?
Sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang pahayag na "Ang hinuha ay bahagi ng pagsasanay sa modelo sa halip na hula" ay hindi ganap na tumpak. Ang hinuha at hula ay mga natatanging yugto sa pipeline ng machine learning, bawat isa ay nagsisilbi sa ibang layunin at nagaganap sa iba't ibang mga punto sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ang “gcloud ml-engine jobs submit training” ba ay tamang utos para magsumite ng training job?
Ang command na "gcloud ml-engine jobs submit training" ay talagang isang tamang command na magsumite ng training job sa Google Cloud Machine Learning. Ang command na ito ay bahagi ng Google Cloud SDK (Software Development Kit) at partikular na idinisenyo upang makipag-ugnayan sa mga serbisyo ng machine learning na ibinigay ng Google Cloud. Kapag isinasagawa ang utos na ito, kailangan mo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Tensor Processing Units - kasaysayan at hardware
Libre bang gamitin ang mga machine learning platform?
Maaaring mag-iba ang mga machine learning platform sa mga tuntunin ng kanilang mga modelo ng pagpepresyo. Bagama't ang ilang machine learning platform ay nag-aalok ng libreng access sa ilang partikular na feature o limitadong paggamit, ang iba ay maaaring mangailangan ng bayad para sa ganap na access sa kanilang mga serbisyo. Sa kaso ng Google Cloud Machine Learning, mayroong parehong libre at bayad na mga opsyon na available, depende sa partikular
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 layunin ng pag-fine-tune ng isang sinanay na modelo?
Ang pagpino sa isang sinanay na modelo ay isang mahalagang hakbang sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning. Ito ay nagsisilbi sa layunin ng pag-adapt ng isang pre-trained na modelo sa isang partikular na gawain o dataset, sa gayon ay pinapahusay ang pagganap nito at ginagawa itong mas angkop para sa mga real-world na application. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng pagsasaayos ng
- 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
Paano tayo bubuo ng linear classifier gamit ang Estimator Framework ng TensorFlow sa Google Cloud Machine Learning?
Upang bumuo ng linear classifier gamit ang Estimator Framework ng TensorFlow sa Google Cloud Machine Learning, maaari mong sundin ang isang hakbang-hakbang na proseso na kinabibilangan ng paghahanda ng data, kahulugan ng modelo, pagsasanay, pagsusuri, at hula. Ang komprehensibong paliwanag na ito ay gagabay sa iyo sa bawat isa sa mga hakbang na ito, na nagbibigay ng didaktikong halaga batay sa makatotohanang kaalaman. 1. Paghahanda ng Datos: Bago magtayo ng a
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Kaso ng paggamit ng pag-aaral ng machine sa fashion, 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