Kio estas etikedita datumo?
Etikedita datumoj, en la kunteksto de Artefarita Inteligenteco (AI) kaj specife en la domajno de Google Cloud Machine Learning, rilatas al datumaro kiu estis komentita aŭ markita per specifaj etikedoj aŭ kategorioj. Ĉi tiuj etikedoj funkcias kiel la grunda vero aŭ referenco por trejnado de maŝinlernado-algoritmoj. Asociante datumpunktojn kun ilia
Ĉu inferenco estas parto de la modeltrejnado prefere ol antaŭdiro?
En la kampo de maŝinlernado, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, la deklaro "Inferenco estas parto de la modeltrejnado prefere ol antaŭdiro" ne estas tute preciza. Inferenco kaj antaŭdiro estas apartaj stadioj en la maŝinlernada dukto, ĉiu servanta malsaman celon kaj okazante en malsamaj punktoj en la
Ĉu "gcloud ml-engine jobs submit training" estas ĝusta komando por sendi trejnan laboron?
La komando "gcloud ml-engine jobs submit training" ja estas ĝusta komando por sendi trejnan laboron en Google Cloud Machine Learning. Ĉi tiu komando estas parto de la Google Cloud SDK (Software Development Kit) kaj estas specife desegnita por interagi kun la maŝinlernado servoj provizitaj de Google Cloud. Kiam vi plenumas ĉi tiun komandon, vi bezonas
Ĉu maŝinlernantaj platformoj estas senpagaj uzeblaj?
Maŝinlernadaj platformoj povas varii laŭ siaj prezaj modeloj. Dum iuj platformoj de maŝinlernado ofertas senpagan aliron al iuj funkcioj aŭ limigitan uzadon, aliaj povas postuli pagon por plena aliro al siaj servoj. En la kazo de Google Cloud Machine Learning, ekzistas kaj senpagaj kaj pagitaj elektoj disponeblaj, depende de la specifa
Kiel la elekto de blokgrandeco sur konstanta disko influas ĝian rendimenton por malsamaj uzkazoj?
La elekto de blokgrandeco sur konstanta disko povas signife influi ĝian agadon por malsamaj uzkazoj en la kampo de Artefarita Inteligenteco (AI) kiam oni uzas Google Cloud Machine Learning (ML) kaj Google Cloud AI Platform por produktiva datumscienco. La blokgrandeco rilatas al la fiksgrandaj pecoj en kiuj datumoj estas konservitaj
Kio estas la celo fajnagordi trejnitan modelon?
Fine agordi trejnitan modelon estas decida paŝo en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning. Ĝi servas la celon de adaptado de antaŭtrejnita modelo al specifa tasko aŭ datumaro, tiel plibonigante sian efikecon kaj igante ĝin pli taŭga por real-mondaj aplikoj. Ĉi tiu procezo implikas alĝustigi la
Kiel ni konstruas linearan klasigilon uzante la Taksan Kadron de TensorFlow en Google Cloud Machine Learning?
Por konstrui linearan klasigilon uzante la Estimator Framework de TensorFlow en Google Cloud Machine Learning, vi povas sekvi paŝon post paŝo, kiu implikas datumpreparon, modeldifinon, trejnadon, taksadon kaj prognozon. Ĉi tiu ampleksa klarigo gvidos vin tra ĉiu el ĉi tiuj paŝoj, provizante didaktikan valoron bazitan sur fakta scio. 1. Preparado de datumoj: Antaŭ konstrui a
Kio estas la paŝoj implikitaj en uzado de la prognoza servo de Google Cloud Machine Learning Engine?
La procezo de uzado de la prognoza servo de Google Cloud Machine Learning Engine implikas plurajn paŝojn, kiuj ebligas al uzantoj deploji kaj utiligi maŝinlernajn modelojn por fari prognozojn laŭskale. Ĉi tiu servo, kiu estas parto de la platformo Google Cloud AI, ofertas senservilan solvon por ruli prognozojn pri trejnitaj modeloj, permesante al uzantoj koncentriĝi pri