Kio estas la algoritmo de Gradient Boosting?
Trejnaj modeloj en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, implikas uzi diversajn algoritmojn por optimumigi la lernadon kaj plibonigi la precizecon de antaŭdiroj. Unu tia algoritmo estas la Gradient Boosting-algoritmo. Gradienta Akcelo estas potenca ensembla lernmetodo, kiu kombinas plurajn malfortajn lernantojn, kiel ekzemple
Kio estas la malavantaĝoj uzi Eager-reĝimon prefere ol regula TensorFlow kun Eager-reĝimo malŝaltita?
Avida reĝimo en TensorFlow estas programa interfaco kiu permesas tujan ekzekuton de operacioj, faciligante sencimigi kaj kompreni la kodon. Tamen, ekzistas pluraj malavantaĝoj uzi Eager-reĝimon kompare kun regula TensorFlow kun Eager-reĝimo malŝaltita. En ĉi tiu respondo, ni esploros ĉi tiujn malavantaĝojn detale. Unu el la ĉefaj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, Modo TensorFlow Fervora
Kio estas la avantaĝo uzi Keras-modelon unue kaj poste konverti ĝin al TensorFlow-a taksilo anstataŭ nur uzi TensorFlow rekte?
Kiam temas pri disvolvi maŝinlernajn modelojn, kaj Keras kaj TensorFlow estas popularaj kadroj, kiuj ofertas gamon da funkcioj kaj kapabloj. Dum TensorFlow estas potenca kaj fleksebla biblioteko por konstrui kaj trejni profundajn lernajn modelojn, Keras provizas pli altnivelan API, kiu simpligas la procezon de kreado de neŭralaj retoj. En iuj kazoj, ĝi
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, Grimpado de Keras per taksiloj
Kio estas la funkcio uzata por fari antaŭdirojn per modelo en BigQuery ML?
La funkcio uzata por fari antaŭdirojn uzante modelon en BigQuery ML nomiĝas `ML.PREDICTO`. BigQuery ML estas potenca ilo provizita de Google Cloud Platform, kiu permesas al uzantoj konstrui kaj disfaldi maŝinlernajn modelojn uzante norman SQL. Kun la funkcio `ML.PREDICTO', uzantoj povas apliki siajn trejnitajn modelojn al novaj datumoj kaj generi prognozojn.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, BigQuery ML - maŝinlernado kun norma SQL, Ekzamena revizio
Kiel vi povas kontroli la trejnajn statistikojn de modelo en BigQuery ML?
Por kontroli la trejnajn statistikojn de modelo en BigQuery ML, vi povas uzi la enkonstruitajn funkciojn kaj vidojn provizitajn de la platformo. BigQuery ML estas potenca ilo, kiu permesas al uzantoj plenumi maŝinlernajn taskojn uzante norman SQL, igante ĝin alirebla kaj uzebla por analizistoj kaj sciencistoj de datumoj. Post kiam vi trejnis a
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, BigQuery ML - maŝinlernado kun norma SQL, Ekzamena revizio
Kio estas la celo de la krea modelo-deklaro en BigQuery ML?
La celo de la deklaro CREATE MODEL en BigQuery ML estas krei maŝinlerndan modelon uzante norman SQL en la BigQuery-platformo de Google Cloud. Ĉi tiu deklaro permesas al uzantoj trejni kaj deploji maŝinlernajn modelojn sen la bezono de kompleksa kodigo aŭ la uzo de eksteraj iloj. Kiam vi uzas la deklaron CREATE MODEL, uzantoj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, BigQuery ML - maŝinlernado kun norma SQL, Ekzamena revizio
Kiel vi povas aliri BigQuery ML?
Por aliri BigQuery ML, vi devas sekvi serion da paŝoj, kiuj implikas agordi vian Google Cloud-projekton, ebligi la necesajn API-ojn, krei BigQuery-datumaron, kaj fine, efektivigi SQL-demandojn por trejni kaj taksi maŝinlernajn modelojn. Unue, vi devas krei projekton de Google Cloud aŭ uzi ekzistantan. Ĉi tio
Kiuj estas la tri specoj de maŝinlernado-modeloj subtenataj de BigQuery ML?
BigQuery ML estas potenca ilo ofertita de Google Cloud, kiu ebligas al uzantoj konstrui kaj deploji maŝinlernajn modelojn uzante norman SQL en BigQuery. Ĝi disponigas senjuntan integriĝon de maŝinlernadkapabloj ene de la BigQuery-medio, forigante la bezonon de datummovado aŭ kompleksa datumpretigo. Kiam vi laboras kun BigQuery ML, ekzistas
Kiel Kubeflow ebligas facilan kundividon kaj deplojon de trejnitaj modeloj?
Kubeflow, malfermfonta platformo, faciligas la senjuntan kundividon kaj deplojon de trejnitaj modeloj utiligante la potencon de Kubernetes por administri konteneritajn aplikojn. Kun Kubeflow, uzantoj povas facile paki siajn maŝinlernajn (ML) modelojn, kune kun la necesaj dependecoj, en ujojn. Tiuj ujoj tiam povas esti dividitaj kaj deplojitaj tra malsamaj medioj, igante ĝin oportuna
Kio estas la avantaĝoj de instali Kubeflow sur Google Kubernetes Engine (GKE)?
Instali Kubeflow sur Google Kubernetes Engine (GKE) ofertas multajn avantaĝojn en la kampo de maŝina lernado. Kubeflow estas malfermfonta platformo konstruita sur Kubernetes, kiu provizas skaleblan kaj porteblan medion por funkcii maŝinlernajn laborŝarĝojn. GKE, aliflanke, estas administrita Kubernetes-servo de Google Cloud kiu simpligas la deplojon.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, Kubeflow - maŝinlernado en Kubernetes, Ekzamena revizio