Kio estas unu varma kodado?
Unu varma kodigado estas tekniko uzita en maŝinlernado kaj datumtraktado por reprezenti kategoriajn variablojn kiel binaraj vektoroj. Ĝi estas precipe utila dum laborado kun algoritmoj kiuj ne povas trakti kategoriajn datenojn rekte, kiel ekzemple simplaj kaj simplaj taksantoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros la koncepton de unu varma kodado, ĝia celo, kaj
Kion pri rulado de ML-modeloj en hibrida aranĝo, kun ekzistantaj modeloj funkciigantaj loke kun rezultoj senditaj al la nubo?
Prizorgi maŝinlernadon (ML) modeloj en hibrida aranĝo, kie ekzistantaj modeloj estas ekzekutitaj loke kaj iliaj rezultoj estas senditaj al la nubo, povas oferti plurajn avantaĝojn laŭ fleksebleco, skaleblo kaj kostefikeco. Ĉi tiu aliro utiligas la fortojn de kaj lokaj kaj nub-bazitaj komputikresursoj, permesante al organizoj utiligi sian ekzistantan infrastrukturon dum prenante
Kian rolon ludis TensorFlow en la projekto de Daniel kun la sciencistoj ĉe MBARI?
TensorFlow ludis pivotan rolon en la projekto de Danielo kun la sciencistoj ĉe MBARI disponigante potencan kaj multflankan platformon por evoluigado kaj efektivigado de artefarita inteligenteco-modeloj. TensorFlow, malfermfonta maŝinlernada kadro evoluigita de Google, akiris gravan popularecon en la AI-komunumo pro sia ampleksa gamo da funkcioj kaj facileco de uzo.
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Aplikoj TensorFlow, Daniel kaj la maro de sono, Ekzamena revizio
Kian rolon ludis la maŝinlernadplatformo de Airbnb, Bighead, en la projekto?
Bighead, la maŝinlernadplatformo de Airbnb, ludis decidan rolon en la projekto kategoriigi listigitajn fotojn uzante maŝinlernadon. Ĉi tiu platformo estis evoluigita por trakti la defiojn alfrontatajn de Airbnb en efike disfaldi kaj administri maŝinlernajn modelojn skale. Utiligante la potencon de TensorFlow, Bighead ebligis Airbnb aŭtomatigi kaj simpligi la procezon.
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Aplikoj TensorFlow, Airbnb per ML klasifikas siajn listajn fotojn, Ekzamena revizio
Kio estas la rolo de Apache Beam en la kadro TFX?
Apache Beam estas malfermfonta unuigita programa modelo, kiu disponigas potencan kadron por konstrui baton kaj fluajn datumtraktadduktojn. Ĝi ofertas simplan kaj esprimplenan API, kiu permesas al programistoj skribi datumtraktadduktojn, kiuj povas esti ekzekutitaj sur diversaj distribuitaj pretigaj backends, kiel Apache Flink, Apache Spark kaj Google Cloud Dataflow.
Kiel TFX utiligas Apache Beam en ML-inĝenierado por produktaj ML-deplojoj?
Apache Beam estas potenca malfermfonta kadro kiu disponigas unuigitan programan modelon por kaj bata kaj fluanta datumtraktado. Ĝi ofertas aron da API-oj kaj bibliotekoj, kiuj ebligas al programistoj skribi datumtraktadduktojn, kiuj povas esti efektivigitaj sur diversaj distribuitaj prilaboraj backends, kiel Apache Flink, Apache Spark kaj Google Cloud Dataflow.
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Etendita (TFX), ML-inĝenierado por produktado-ML-deplojoj kun TFX, Ekzamena revizio
Kio estas la avantaĝoj uzi TensorFlow-datumaron en TensorFlow 2.0?
TensorFlow-datumaro ofertas gamon da avantaĝoj en TensorFlow 2.0, kiuj igas ilin valora ilo por datumtraktado kaj modela trejnado en la kampo de Artefarita Inteligenteco (AI). Ĉi tiuj avantaĝoj devenas de la dezajnoprincipoj de TensorFlow-datumseroj, kiuj prioritatas efikecon, flekseblecon kaj facilecon de uzo. En ĉi tiu respondo, ni esploros la ŝlosilon
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow 2.0, Enkonduko al TensorFlow 2.0, Ekzamena revizio
Kiel ni povas ripeti pli ol du arojn da datumoj samtempe en Python uzante la funkcion 'zip'?
Por ripeti pli ol du arojn da datumoj samtempe en Python, la funkcio 'zip' povas esti uzata. La funkcio 'zip' prenas multoblajn itereblajn kiel argumentojn kaj resendas iteratoron de opoj, kie ĉiu opo enhavas la respondajn elementojn de la enigeblaj itereblaj. Ĉi tio permesas al ni prilabori elementojn de multoblaj aroj da datumoj kune en a
Kio estas la rolo de Cloud Dataflow en prilaborado de IoT-datumoj en la analiza dukto?
Cloud Dataflow, plene administrita servo provizita de Google Cloud Platform (GCP), ludas decidan rolon en prilaborado de IoT-datumoj en la analiza dukto. Ĝi ofertas skaleblan kaj fidindan solvon por transformi kaj analizi grandajn volumojn de streaming kaj bataj datumoj en reala tempo. Utiligante Cloud Dataflow, organizoj povas efike trakti la amasan enfluon
- eldonita en nubo Komputado, Google Cloud Platform EITC/CL/GCP, GCP-laboratorioj, IoT Analytics Pipeline, Ekzamena revizio
Kio estas la paŝoj implikitaj en konstruado de IoT-analitika dukto sur Google Cloud Platform?
Konstrui IoT-analizan dukton sur Google Cloud Platform (GCP) implikas plurajn paŝojn, kiuj ampleksas datumkolektadon, datumkonsumadon, datumtraktadon kaj datumnalizon. Ĉi tiu ampleksa procezo ebligas al organizoj ĉerpi valorajn komprenojn de siaj aparatoj pri Interreto de Aĵoj (IoT) kaj fari informitajn decidojn. En ĉi tiu respondo, ni enprofundiĝos en ĉiu paŝo implikita en
- 1
- 2