Kiel oni povas komenci fari AI-modelojn en Google Cloud por senservilaj prognozoj ĉe skalo?
Por komenci la vojaĝon krei modelojn de artefarita inteligenteco (AI) uzante Google Cloud Machine Learning por senservilaj antaŭdiroj ĉe skalo, oni devas sekvi strukturitan aliron, kiu ampleksas plurajn ŝlosilajn paŝojn. Ĉi tiuj paŝoj implicas kompreni la bazojn de maŝina lernado, konatiĝi kun la AI-servoj de Google Cloud, starigi evolumedion, prepari kaj
Kiel konstrui modelon en Google Cloud Machine Learning?
Por konstrui modelon en la Google Cloud Machine Learning Engine, vi devas sekvi strukturitan laborfluon, kiu implikas diversajn komponentojn. Ĉi tiuj komponantoj inkluzivas prepari viajn datumojn, difini vian modelon kaj trejni ĝin. Ni esploru ĉiun paŝon pli detale. 1. Preparante la Datumojn: Antaŭ krei modelon, estas grave prepari vian
Kial la taksado estas 80% por trejnado kaj 20% por taksado sed ne male?
La asigno de 80% pezo al trejnado kaj 20% pezo al taksado en la kunteksto de maŝinlernado estas strategia decido bazita sur pluraj faktoroj. Ĉi tiu distribuo celas atingi ekvilibron inter optimumigado de la lernado kaj certigado de preciza taksado de la agado de la modelo. En ĉi tiu respondo, ni enprofundiĝos en la kialojn
Kio estas la paŝoj implikitaj en trejnado kaj antaŭdiro kun TensorFlow.js-modeloj?
Trejnado kaj antaŭdiro kun TensorFlow.js-modeloj implikas plurajn paŝojn, kiuj ebligas la disvolviĝon kaj disfaldiĝon de profundaj lernaj modeloj en la retumilo. Ĉi tiu procezo ampleksas datumpreparon, modelkreadon, trejnadon kaj prognozon. En ĉi tiu respondo, ni esploros ĉiun el ĉi tiuj paŝoj detale, provizante ampleksan klarigon pri la procezo. 1. Preparado de datumoj: La
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Profunda lernado en la retumilo per TensorFlow.js, Enkonduko, Ekzamena revizio
Kiel ni plenigas vortarojn por la trajno kaj testaro?
Por plenigi vortarojn por la trajno kaj testaro en la kunteksto de aplikado de onies propra K plej proksimaj najbaroj (KNN) algoritmo en maŝinlernado uzante Python, ni devas sekvi sisteman aliron. Ĉi tiu procezo implikas konverti niajn datumojn en taŭgan formaton, kiu povas esti uzata de la KNN-algoritmo. Unue, ni komprenu la
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Programado de maŝina lernado, Aplikante algoritmon de propra K plej proksima najbaro, Ekzamena revizio
Kio estas la procezo aldoni prognozojn ĉe la fino de datumaro por regresa prognozo?
La procezo aldoni prognozojn ĉe la fino de datumaro por regresa prognozo implikas plurajn paŝojn, kiuj celas generi precizajn prognozojn bazitajn sur historiaj datumoj. Regresa prognozo estas tekniko ene de maŝinlernado kiu permesas al ni antaŭdiri kontinuajn valorojn bazitajn sur la rilato inter sendependaj kaj dependaj variabloj. En ĉi tiu kunteksto, ni
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, malprogreso, Regresa prognozo kaj antaŭdiro, Ekzamena revizio
Kial prepari la datumaron ĝuste gravas por efika trejnado de maŝinlernado-modeloj?
Prepari la datumaron ĝuste estas plej grava por efika trejnado de maŝinlernado-modeloj. Bone preparita datumaro certigas, ke la modeloj povas lerni efike kaj fari precizajn prognozojn. Ĉi tiu procezo implikas plurajn ŝlosilajn paŝojn, inkluzive de datumkolektado, datumpurigado, datumpretigo kaj datumpliigo. Unue, datumkolektado estas kerna ĉar ĝi provizas la fundamenton
Kio estas la paŝoj implikitaj en konstruado de Neŭrala Strukturita Lernado-modelo por dokumenta klasifiko?
Konstruado de Neural Structured Learning (NSL) modelo por dokumentklasifiko implikas plurajn paŝojn, ĉiu decida en konstruado de fortika kaj preciza modelo. En ĉi tiu klarigo, ni enprofundiĝos en la detalan procezon konstrui tian modelon, provizante ampleksan komprenon de ĉiu paŝo. Paŝo 1: Preparado de Datumoj La unua paŝo estas kolekti kaj
Kiel uzantoj povas importi siajn trejnajn datumojn en AutoML-Tabelojn?
Por importi trejnajn datumojn en AutoML-Tabelojn, uzantoj povas sekvi serion de paŝoj, kiuj implikas prepari la datumojn, krei datenojn kaj alŝuti la datumojn al la servo de AutoML-Tabeloj. AutoML Tables estas maŝinlernada servo disponigita de Google Cloud, kiu ebligas al uzantoj krei kaj disfaldi laŭmendajn maŝinlernajn modelojn sen la
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Kompetenteco pri Maŝinlernado, Tabeloj de AutoML, Ekzamena revizio
Kio estas la paŝoj implikitaj en preparado de niaj datumoj por trejni maŝinlerndan modelon uzante Pandas-bibliotekon?
En la kampo de maŝinlernado, datumpreparo ludas decidan rolon en la sukceso de trejnado de modelo. Kiam vi uzas la Pandas-bibliotekon, estas pluraj paŝoj en la preparado de la datumoj por trejnado de maŝinlernada modelo. Ĉi tiuj paŝoj inkluzivas ŝarĝon de datumoj, purigado de datumoj, transformo de datumoj kaj disigo de datumoj. La unua paŝo en
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, AutoML Vision - parto 1, Ekzamena revizio
- 1
- 2