Čo je klasifikátor?
Klasifikátor v kontexte strojového učenia je model, ktorý je trénovaný na predpovedanie kategórie alebo triedy daného vstupného dátového bodu. Je to základný koncept v riadenom učení, kde sa algoritmus učí z označených trénovacích údajov, aby mohol predpovedať neviditeľné údaje. Klasifikátory sa široko používajú v rôznych aplikáciách
Dá sa TensorBoard používať online?
Áno, TensorBoard je možné použiť online na vizualizáciu modelov strojového učenia. TensorBoard je výkonný vizualizačný nástroj, ktorý sa dodáva s TensorFlow, populárnym open source rámcom strojového učenia vyvinutým spoločnosťou Google. Umožňuje vám sledovať a vizualizovať rôzne aspekty vašich modelov strojového učenia, ako sú modelové grafy, tréningové metriky a vloženia. Vizualizáciou týchto
Je možné použiť konfiguračný súbor na nasadenie modelu CMLE pri použití školenia distribuovaného modelu ML na definovanie, koľko strojov sa použije pri školení?
Pri používaní modelového školenia distribuovaného strojového učenia (ML) na platforme Google Cloud AI môžete skutočne použiť konfiguračný súbor pre nasadenie modelu CMLE (Cloud Machine Learning Engine) na definovanie počtu strojov používaných pri školení. Nie je však možné priamo definovať typ strojov, ktoré sa budú používať. In
Aké sú ciele nasadenia komponentu Pusher v TFX?
Komponent Pusher v TensorFlow Extended (TFX) je základnou súčasťou potrubia TFX, ktorý zabezpečuje nasadenie trénovaných modelov do rôznych cieľových prostredí. Ciele nasadenia pre komponent Pusher v TFX sú rôznorodé a flexibilné, čo používateľom umožňuje nasadiť svoje modely na rôzne platformy v závislosti od ich špecifických požiadaviek. V tomto
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Rozšírenie TensorFlow (TFX), Distribuované spracovanie a komponenty, Preskúmanie skúšky
Ako možno skóre BLEU použiť na vyhodnotenie výkonnosti vlastného modelu prekladu vyškoleného pomocou prekladu AutoML?
Skóre BLEU je široko používaná metrika na hodnotenie výkonnosti modelov strojového prekladu. Meria podobnosť medzi strojovo generovaným prekladom a jedným alebo viacerými referenčnými prekladmi. V kontexte vlastného prekladateľského modelu vyškoleného pomocou AutoML Translation môže skóre BLEU poskytnúť cenné informácie o kvalite a efektívnosti
Aké kroky sú potrebné na vytvorenie vlastného modelu prekladu s prekladom AutoML?
Vytvorenie vlastného modelu prekladu pomocou funkcie AutoML Translation zahŕňa sériu krokov, ktoré používateľom umožňujú trénovať model špeciálne prispôsobený ich potrebám prekladu. AutoML Translation je výkonný nástroj poskytovaný platformou Google Cloud AI Platform, ktorý využíva techniky strojového učenia na automatizáciu procesu vytvárania vysokokvalitných modelov prekladu. V tejto odpovedi
Aký je účel funkcie Advanced Glossary v Translation API?
Funkcia Advanced Glossary v rozhraní API pre preklad platformy Google Cloud AI má zásadný význam pri zvyšovaní presnosti a kvality výstupov strojového prekladu. Táto funkcia umožňuje používateľom poskytnúť vlastný slovník výrazov, ktoré sú špecifické pre ich doménu alebo odvetvie, čo umožňuje prekladateľskému modelu lepšie pochopiť a preložiť tieto výrazy
Ako ovplyvňuje výber veľkosti bloku na perzistentnom disku jeho výkon pre rôzne prípady použitia?
Výber veľkosti bloku na perzistentnom disku môže výrazne ovplyvniť jeho výkon pre rôzne prípady použitia v oblasti umelej inteligencie (AI) pri využívaní Google Cloud Machine Learning (ML) a Google Cloud AI Platform pre produktívnu vedu o údajoch. Veľkosť bloku sa vzťahuje na časti s pevnou veľkosťou, v ktorých sú uložené dáta
Aký je rozdiel medzi AI Platform Optimizer a HyperTune v tréningu AI Platform?
AI Platform Optimizer a HyperTune sú dve odlišné funkcie, ktoré ponúka platforma Google Cloud AI Platform na optimalizáciu tréningu modelov strojového učenia. Hoci cieľom oboch je zlepšiť výkon modelu, líšia sa prístupom a funkciami. AI Platform Optimizer je funkcia, ktorá automaticky skúma priestor hyperparametrov, aby našla tú najlepšiu sadu
Ako poskytuje používateľské rozhranie informačného panela potrubí užívateľsky prívetivé rozhranie na správu a sledovanie priebehu vašich potrubí a jázd?
Používateľské rozhranie panela Pipelines Dashboard v platforme Google Cloud AI poskytuje používateľom užívateľsky prívetivé rozhranie na správu a sledovanie priebehu ich potrubí a chodov. Toto rozhranie je navrhnuté tak, aby zjednodušilo proces práce s AI Platform Pipelines a umožnilo používateľom efektívne monitorovať a riadiť svoje pracovné postupy strojového učenia. Jeden z