Kio estas unu varma kodado?
Unu varma kodigado estas tekniko ofte uzata en la kampo de profunda lernado, specife en la kunteksto de maŝinlernado kaj neŭralaj retoj. En TensorFlow, populara profunda lernada biblioteko, unu varma kodigo estas metodo uzata por reprezenti kategoriajn datumojn en formato kiu povas esti facile prilaborita per maŝinlernado-algoritmoj. En
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Biblioteko de Profunda Lernado TensorFlow, TFLernu
Kiel agordi nuban ŝelon?
Por agordi Cloud Shell en la Google Cloud Platform (GCP), vi devas sekvi kelkajn paŝojn. Cloud Shell estas ret-bazita, interaga ŝelmedio kiu disponigas aliron al virtuala maŝino (VM) kun antaŭinstalitaj iloj kaj bibliotekoj. Ĝi permesas vin administri viajn GCP-resursojn kaj plenumi diversajn taskojn sen bezono
- eldonita en nubo Komputado, Google Cloud Platform EITC/CL/GCP, Komenci kun GCP, Nuba Ŝelo
Kiel diferencigi Google Cloud Console kaj Google Cloud Platform?
La Google Cloud Console kaj la Google Cloud Platform estas du apartaj komponentoj ene de la pli larĝa ekosistemo de Google Cloud-servoj. Kvankam ili estas proksime rilataj, gravas kompreni la diferencojn inter ili por efike navigi kaj uzi la Google Cloud-medion. La Google Cloud Console, ankaŭ konata kiel la GCP-Konzolo, estas
Ĉu funkcioj reprezentantaj datumojn devus esti en nombra formato kaj organizitaj en ĉefkolumnoj?
En la kampo de maŝinlernado, precipe en la kunteksto de grandaj datumoj por trejnado de modeloj en la nubo, la reprezentado de datumoj ludas decidan rolon en la sukceso de la lernado. Trajtoj, kiuj estas la individuaj mezureblaj trajtoj aŭ karakterizaĵoj de la datenoj, estas tipe organizitaj en trajtokolumnoj. Dum ĝi estas
Kio estas la lernado en maŝina lernado?
La lernprocento estas decida modela agorda parametro en la kunteksto de maŝinlernado. Ĝi determinas la paŝograndecon ĉe ĉiu trejna paŝo ripeto, surbaze de la informoj akiritaj de la antaŭa trejna paŝo. Ĝustigante la lernprocenton, ni povas kontroli la rapidecon, je kiu la modelo lernas de la trejnaj datumoj kaj
Ĉu la kutime rekomenditaj datumoj estas dividitaj inter trejnado kaj taksado proksima al 80% ĝis 20% responde?
La kutima disigo inter trejnado kaj taksado en maŝinlernado-modeloj ne estas fiksita kaj povas varii depende de diversaj faktoroj. Tamen, estas ĝenerale rekomendite asigni signifan parton de la datumoj por trejnado, tipe ĉirkaŭ 70-80%, kaj rezervi la restantan parton por taksado, kiu estus ĉirkaŭ 20-30%. Ĉi tiu disigo certigas tion
Ĉu Google-nubaj solvoj povas esti uzataj por malkunligi komputadon de stokado por pli efika trejnado de la ML-modelo kun grandaj datumoj?
Efika trejnado de maŝinlernado-modeloj kun grandaj datumoj estas decida aspekto en la kampo de artefarita inteligenteco. Google ofertas specialigitajn solvojn, kiuj ebligas malkunigon de komputado de stokado, ebligante efikajn trejnajn procezojn. Ĉi tiuj solvoj, kiel Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery kaj malfermaj datumaroj, provizas ampleksan kadron por progresi.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, GCP BigQuery kaj malfermaj datumaroj
Ĉu la Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ofertas aŭtomatan akiron kaj agordon de rimedo kaj pritraktas rimedan ĉesigon post kiam la trejnado de la modelo estas finita?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) estas potenca ilo disponigita de Google Cloud Platform (GCP) por trejni maŝinlernajn modelojn en distribuita kaj paralela maniero. Tamen, ĝi ne ofertas aŭtomatan akiron kaj agordon de rimedo, nek ĝi pritraktas rimedĉesigon post kiam la trejnado de la modelo estas finita. En ĉi tiu respondo, ni faros
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, GCP BigQuery kaj malfermaj datumaroj
Ĉu eblas trejni maŝinlernajn modelojn sur arbitre grandaj datumaj aroj sen singultoj?
Trejni maŝinlernajn modelojn sur grandaj datumaroj estas ofta praktiko en la kampo de artefarita inteligenteco. Tamen, estas grave noti, ke la grandeco de la datumaro povas prezenti defiojn kaj eblajn singultojn dum la trejnado. Ni diskutu la eblecon trejni maŝinlernajn modelojn sur arbitre grandaj datumaroj kaj la
Kiam vi uzas CMLE, ĉu krei version postulas specifi fonton de eksportita modelo?
Kiam vi uzas CMLE (Cloud Machine Learning Engine) por krei version, necesas specifi fonton de eksportita modelo. Ĉi tiu postulo estas grava pro pluraj kialoj, kiuj estos detale klarigitaj en ĉi tiu respondo. Unue, ni komprenu, kion signifas "ekportita modelo". En la kunteksto de CMLE, eksportita modelo