Kio estas TensorBoard?
TensorBoard estas potenca bildiga ilo en la kampo de maŝinlernado, kiu estas ofte asociita kun TensorFlow, la malfermfonta maŝinlernada biblioteko de Google. Ĝi estas desegnita por helpi uzantojn kompreni, sencimigi kaj optimumigi la agadon de maŝinlernado-modeloj provizante serion de bildigaj iloj. TensorBoard permesas al uzantoj bildigi diversajn aspektojn de ilia
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale
Kio estas TensorFlow?
TensorFlow estas malfermfonta maŝinlernada biblioteko evoluigita de Guglo kiu estas vaste uzata en la kampo de artefarita inteligenteco. Ĝi estas dizajnita por permesi al esploristoj kaj programistoj konstrui kaj deploji maŝinlernajn modelojn efike. TensorFlow estas precipe konata pro sia fleksebleco, skaleblo kaj facileco de uzo, igante ĝin populara elekto por ambaŭ.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale
Kio estas klasigilo?
Klasigilo en la kunteksto de maŝinlernado estas modelo kiu estas trejnita por antaŭdiri la kategorion aŭ klason de antaŭfiksita eniga datenpunkto. Ĝi estas fundamenta koncepto en kontrolita lernado, kie la algoritmo lernas de etikeditaj trejnaj datumoj por fari prognozojn pri neviditaj datumoj. Klasifikiloj estas vaste uzitaj en diversaj aplikoj
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 ŝargi TensorFlow-datumaron en Google Colaboratory?
Por ŝargi TensorFlow-Datumaron en Google Colaboratory, vi povas sekvi la paŝojn priskribitajn sube. TensorFlow Datasets estas kolekto de datumaroj pretaj por uzi kun TensorFlow. Ĝi provizas vastan gamon de datumaroj, igante ĝin oportuna por maŝinlernado taskoj. Google Colaboratory, ankaŭ konata kiel Colab, estas senpaga nuba servo provizita de Google tio
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Ĉu altnivelaj serĉkapabloj estas uzkazo de Maŝinlernado?
Altnivelaj serĉkapabloj estas ja elstara uzkazo de Maŝina Lernado (ML). Maŝinlernado-algoritmoj estas dizajnitaj por identigi padronojn kaj rilatojn ene de datenoj por fari prognozojn aŭ decidojn sen esti eksplicite programitaj. En la kunteksto de altnivelaj serĉkapabloj, Maŝina Lernado povas signife plibonigi la serĉan sperton provizante pli trafa kaj preciza.
Ĉu aro-grandeco, epoko kaj datumaro estas ĉiuj hiperparametroj?
Bata grandeco, epoko kaj datumaro estas ja decidaj aspektoj en maŝinlernado kaj estas ofte nomataj hiperparametroj. Por kompreni ĉi tiun koncepton, ni enprofundigu ĉiun terminon individue. Arograndeco: La arograndeco estas hiperparametro kiu difinas la nombron da provaĵoj prilaboritaj antaŭ ol la pezoj de la modelo estas ĝisdatigitaj dum trejnado. Ĝi ludas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Ĉu TensorBoard povas esti uzata interrete?
Jes, oni povas uzi TensorBoard rete por bildigi maŝinlernajn modelojn. TensorBoard estas potenca bildiga ilo, kiu venas kun TensorFlow, populara malfermfonta maŝinlernada kadro evoluigita de Guglo. Ĝi permesas vin spuri kaj bildigi diversajn aspektojn de viaj maŝinlernado-modeloj, kiel modelaj grafikaĵoj, trejnaj metrikoj kaj enkonstruadoj. Vidante ĉi tiujn
Kie oni povas trovi la Iris-datumaron uzatan en la ekzemplo?
Por trovi la Iris-datumaron uzatan en la ekzemplo oni povas aliri ĝin per la UCI-Maŝina Lernado-Deponejo. La Iris-datumserio estas ofte uzata datumaro en la kampo de maŝinlernado por klasifiktaskoj, precipe en edukaj kuntekstoj pro sia simpleco kaj efikeco en montrado de diversaj maŝinlernado-algoritmoj. La UCI-Maŝino
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Ĉu nekontrolita modelo bezonas trejnadon kvankam ĝi ne havas etikeditan datumojn?
Nekontrolita modelo en maŝinlernado ne postulas etikeditajn datenojn por trejnado ĉar ĝi celas trovi ŝablonojn kaj rilatojn ene de la datenoj sen antaŭdifinitaj etikedoj. Kvankam nekontrolita lernado ne implikas la uzon de etikeditaj datenoj, la modelo ankoraŭ devas sperti trejnan procezon por lerni la subesta strukturo de la datenoj.