Ĉu estas ĝuste, ke se datumserio estas granda oni bezonas malpli da taksado, kio signifas, ke la frakcio de la datumaro uzata por taksado povas esti malpliigita kun pliigita grandeco de la datumaro?
En la kampo de maŝinlernado, la grandeco de la datumaro ludas decidan rolon en la taksadprocezo. La rilato inter datenseriograndeco kaj taksadpostuloj estas kompleksa kaj dependas de diversaj faktoroj. Tamen, estas ĝenerale vere ke kiam la datumargrandeco pliiĝas, la frakcio de la datumaro uzita por taksado povas esti
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj
Ĉu oni povas facile kontroli (aldonante kaj forigante) la nombron da tavoloj kaj nombro da nodoj en individuaj tavoloj ŝanĝante la tabelon provizitan kiel la kaŝita argumento de la profunda neŭrala reto (DNN)?
En la kampo de maŝinlernado, specife profundaj neŭralaj retoj (DNNoj), la kapablo kontroli la nombron da tavoloj kaj nodoj ene de ĉiu tavolo estas fundamenta aspekto de modelarkitektura personigo. Kiam vi laboras kun DNN-oj en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, la tabelo provizita kiel la kaŝita argumento ludas decidan rolon.
Kiu ML-algoritmo taŭgas por trejni modelon por komparo de datendokumentoj?
Unu algoritmo kiu estas bone konvenita por trejni modelon por datendokumenta komparo estas la kosinusa similecalgoritmo. Kosinussimileco estas kvanto de simileco inter du ne-nulaj vektoroj de interna produktspaco kiu mezuras la kosinuso de la angulo inter ili. En la kunteksto de dokumenta komparo, ĝi estas uzata por determini
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Kio estas la ĉefaj diferencoj en ŝarĝo kaj trejnado de la Iris-datumaro inter Tensorflow 1 kaj Tensorflow 2 versioj?
La origina kodo provizita por ŝarĝi kaj trejni la irisan datumaron estis desegnita por TensorFlow 1 kaj eble ne funkcias kun TensorFlow 2. Ĉi tiu diferenco okazas pro iuj ŝanĝoj kaj ĝisdatigoj enkondukitaj en ĉi tiu pli nova versio de TensorFlow, kiuj estos tamen detale kovritaj en posta. temoj kiuj rekte rilatos al TensorFlow
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kiel ŝarĝi TensorFlow-Datumaron en Jupyter en Python kaj uzi ilin por montri taksilojn?
TensorFlow Datasets (TFDS) estas kolekto de datumaroj pretaj por uzi kun TensorFlow, provizante oportunan manieron aliri kaj manipuli diversajn datumarojn por maŝinlernadaj taskoj. Taksistoj, aliflanke, estas altnivelaj TensorFlow-API-oj, kiuj simpligas la procezon de kreado de maŝinlernado-modeloj. Por ŝarĝi TensorFlow-Datumaron en Jupyter uzante Python kaj pruvi
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kio estas la diferencoj inter TensorFlow kaj TensorBoard?
TensorFlow kaj TensorBoard estas ambaŭ iloj kiuj estas vaste uzitaj en la kampo de maŝinlernado, specife por modelevoluo kaj bildigo. Dum ili estas rilataj kaj ofte uzataj kune, ekzistas klaraj diferencoj inter la du. TensorFlow estas malfermfonta maŝinlernada kadro evoluigita de Guglo. Ĝi provizas ampleksan aron de iloj kaj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, TensorBoard por modela bildigo
Kiel rekoni, ke tiu modelo estas tro ekipita?
Por rekoni ĉu modelo estas tro ekipita, oni devas kompreni la koncepton de troagordado kaj ĝiajn implicojn en maŝinlernado. Superfitting okazas kiam modelo rezultas escepte bone en la trejnaddatenoj sed ne ĝeneraligas al novaj, neviditaj datenoj. Tiu fenomeno estas damaĝa al la prognoza kapablo de la modelo kaj povas konduki al malbona efikeco
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj
Kio estas la skaleblo de trejnado de lernado-algoritmoj?
La skaleblo de trejnado de lernado de algoritmoj estas decida aspekto en la kampo de Artefarita Inteligenteco. Ĝi rilatas al la kapablo de maŝinlernada sistemo efike pritrakti grandajn kvantojn da datumoj kaj pliigi ĝian rendimenton dum la grando de datumaroj kreskas. Ĉi tio estas precipe grava kiam oni traktas kompleksajn modelojn kaj amasajn datumarojn, kiel
Kiel krei lernajn algoritmojn bazitajn sur nevideblaj datumoj?
La procezo krei lernajn algoritmojn bazitajn sur nevideblaj datumoj implikas plurajn paŝojn kaj konsiderojn. Por evoluigi algoritmon por ĉi tiu celo, estas necese kompreni la naturon de nevideblaj datumoj kaj kiel ĝi povas esti utiligita en maŝinlernadaj taskoj. Ni klarigu la algoritman aliron por krei lernajn algoritmojn bazitajn sur
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale
Kion signifas krei algoritmojn, kiuj lernas surbaze de datumoj, antaŭdiras kaj faras decidojn?
Krei algoritmojn, kiuj lernas surbaze de datumoj, antaŭdiras rezultojn kaj faras decidojn, estas la kerno de maŝinlernado en la kampo de artefarita inteligenteco. Ĉi tiu procezo implikas trejni modelojn uzante datenojn kaj permesante al ili ĝeneraligi ŝablonojn kaj fari precizajn prognozojn aŭ decidojn pri novaj, neviditaj datumoj. En la kunteksto de Google Cloud Machine
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale