Kion fakte signifas pli granda datumaro?
Pli granda datumaro en la sfero de artefarita inteligenteco, precipe ene de Google Cloud Machine Learning, rilatas al kolekto de datumoj kiu estas ampleksa en grandeco kaj komplekseco. La signifo de pli granda datumaro kuŝas en sia kapablo plibonigi la efikecon kaj precizecon de maŝinlernado-modeloj. Kiam datumaro estas granda, ĝi enhavas
Kio estas naturaj grafikaĵoj kaj ĉu ili povas esti uzataj por trejni neŭralan reton?
Naturaj grafeoj estas grafikaj reprezentadoj de real-mondaj datenoj kie nodoj reprezentas unuojn, kaj randoj indikas rilatojn inter tiuj unuoj. Ĉi tiuj grafikaĵoj estas ofte uzataj por modeligi kompleksajn sistemojn kiel sociajn retojn, citajn retojn, biologiajn retojn kaj pli. Naturaj grafikaĵoj kaptas komplikajn ŝablonojn kaj dependecojn ĉeestantajn en la datumoj, igante ilin valoraj por diversaj maŝinoj
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Neŭrala Strukturita Lernado kun TensorFlow, Trejnado per naturaj grafeoj
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
Kiel oni scias kiam uzi kontrolitan kontraŭ nekontrolitan trejnadon?
Kontrolita kaj nekontrolita lernado estas du fundamentaj specoj de maŝinlernadparadigmoj kiuj servas apartajn celojn bazitajn sur la naturo de la datenoj kaj la celoj de la tasko ĉe mano. Kompreni kiam uzi kontrolitan trejnadon kontraŭ nekontrolita trejnado estas decida en desegnado de efikaj maŝinlernado-modeloj. La elekto inter ĉi tiuj du aliroj dependas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kial rekomendas havi bazan komprenon pri Python 3 por sekvi kune kun ĉi tiu lernilo-serio?
Havi bazan komprenon pri Python 3 estas tre rekomendite sekvi kune kun ĉi tiu lernilo-serio pri praktika maŝinlernado kun Python pro pluraj kialoj. Python estas unu el la plej popularaj programlingvoj en la kampo de maŝinlernado kaj datumscienco. Ĝi estas vaste uzata pro sia simpleco, legebleco kaj ampleksaj bibliotekoj
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Enkonduko, Enkonduko al praktika maŝina lernado per Python, Ekzamena revizio
Kial formi datumojn estas grava paŝo en la datuma scienca procezo kiam vi uzas TensorFlow?
Formi datumojn estas esenca paŝo en la datuma scienca procezo kiam oni uzas TensorFlow. Ĉi tiu procezo implikas transformi krudajn datumojn en formaton, kiu taŭgas por maŝinlernado-algoritmoj. Preparante kaj formante la datumojn, ni povas certigi, ke ĝi estas en konsekvenca kaj fakorganizita strukturo, kio estas decida por preciza modela trejnado.
Kiel maŝinlernado faras antaŭdirojn pri novaj ekzemploj?
Maŝinlernado-algoritmoj estas dizajnitaj por fari prognozojn pri novaj ekzemploj utiligante la ŝablonojn kaj rilatojn lernitajn de ekzistantaj datenoj. En la kunteksto de Cloud Computing kaj specife Google Cloud Platform (GCP) laboratorioj, ĉi tiu procezo estas faciligita de la potenca Maŝina Lernado kun Cloud ML Engine. Por kompreni kiel maŝinlernado faras antaŭdirojn
- eldonita en nubo Komputado, Google Cloud Platform EITC/CL/GCP, GCP-laboratorioj, Maŝinlernado kun Cloud ML Engine, Ekzamena revizio
Kio estas la avantaĝoj de uzado de konstantaj diskoj por ruli maŝinlernadon kaj datumajn laborŝarĝojn en la nubo?
Konstantaj diskoj estas valora rimedo por ruli maŝinlernadon kaj datumajn laborŝarĝojn en la nubo. Ĉi tiuj diskoj ofertas plurajn avantaĝojn, kiuj plibonigas la produktivecon kaj efikecon de datumsciencistoj kaj maŝinlernado-praktikistoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros ĉi tiujn avantaĝojn detale, provizante ampleksan klarigon pri ilia didaktika valoro bazita sur
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Platformo Google Cloud AI, Persista Disko por produktiva datuma scienco, Ekzamena revizio
Kio estas la avantaĝoj de uzado de Google Cloud Storage (GCS) por maŝinlernado kaj datumscienca laborŝarĝoj?
Google Cloud Storage (GCS) ofertas plurajn avantaĝojn por maŝinlernado kaj datumscienca laborŝarĝoj. GCS estas skalebla kaj tre havebla objekta stokado-servo, kiu provizas sekuran kaj daŭran stokadon por grandaj kvantoj da datumoj. Ĝi estas dizajnita por perfekte integriĝi kun aliaj Google Cloud-servoj, igante ĝin potenca ilo por administri kaj analizi.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Platformo Google Cloud AI, Persista Disko por produktiva datuma scienco, Ekzamena revizio
Kial estas utile ĝisdatigi Colab kun pli da komputila potenco uzante profundlernajn VM-ojn laŭ datumscienco kaj maŝinlernado de laborfluoj?
Ĝisdatigi Colab kun pli da komputila potenco uzante profundlernajn VM-ojn povas alporti plurajn avantaĝojn al datumscienco kaj maŝinlernado de laborfluoj. Ĉi tiu plibonigo permesas pli efikan kaj pli rapidan komputadon, ebligante uzantojn trejni kaj deploji kompleksajn modelojn kun pli grandaj datumaroj, finfine kondukante al plibonigita efikeco kaj produktiveco. Unu el la ĉefaj avantaĝoj de ĝisdatigo