Ako možno začať vytvárať modely AI v službe Google Cloud pre predpovede bez servera vo veľkom rozsahu?
Ak sa chcete vydať na cestu vytvárania modelov umelej inteligencie (AI) pomocou Google Cloud Machine Learning pre predpovede bez servera vo veľkom rozsahu, musíte postupovať podľa štruktúrovaného prístupu, ktorý zahŕňa niekoľko kľúčových krokov. Tieto kroky zahŕňajú pochopenie základov strojového učenia, oboznámenie sa so službami AI Google Cloud, nastavenie vývojového prostredia, prípravu a
Ako vytvoriť model v Google Cloud Machine Learning?
Ak chcete vytvoriť model v nástroji Google Cloud Machine Learning Engine, musíte postupovať podľa štruktúrovaného pracovného postupu, ktorý zahŕňa rôzne komponenty. Tieto komponenty zahŕňajú prípravu vašich údajov, definovanie vášho modelu a jeho školenie. Preskúmajme každý krok podrobnejšie. 1. Príprava dát: Pred vytvorením modelu je dôležité pripraviť si
Prečo je hodnotenie 80 % za školenie a 20 % za hodnotenie, ale nie naopak?
Pridelenie 80% váhy tréningu a 20% váhy hodnoteniu v kontexte strojového učenia je strategické rozhodnutie založené na niekoľkých faktoroch. Cieľom tejto distribúcie je dosiahnuť rovnováhu medzi optimalizáciou procesu učenia a zabezpečením presného hodnotenia výkonnosti modelu. V tejto odpovedi sa ponoríme do dôvodov
Aké kroky zahŕňa tréning a predpovedanie s modelmi TensorFlow.js?
Školenie a predpovedanie pomocou modelov TensorFlow.js zahŕňa niekoľko krokov, ktoré umožňujú vývoj a nasadenie modelov hlbokého učenia v prehliadači. Tento proces zahŕňa prípravu údajov, vytváranie modelu, školenie a predikciu. V tejto odpovedi podrobne preskúmame každý z týchto krokov a poskytneme komplexné vysvetlenie procesu. 1. Príprava dát: The
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Hlboké učenie v prehliadači pomocou súboru TensorFlow.js, úvod, Preskúmanie skúšky
Ako naplníme slovníky pre vlak a testovacie súpravy?
Aby sme naplnili slovníky pre vlakové a testovacie súpravy v kontexte aplikácie vlastného algoritmu K najbližších susedov (KNN) v strojovom učení pomocou Pythonu, musíme postupovať systematicky. Tento proces zahŕňa konverziu našich údajov do vhodného formátu, ktorý môže použiť algoritmus KNN. Po prvé, pochopme
Aký je proces pridávania prognóz na koniec množiny údajov pre regresnú prognózu?
Proces pridávania predpovedí na koniec súboru údajov pre regresné predpovedanie zahŕňa niekoľko krokov, ktorých cieľom je vytvoriť presné predpovede založené na historických údajoch. Regresné prognózovanie je technika v rámci strojového učenia, ktorá nám umožňuje predpovedať spojité hodnoty na základe vzťahu medzi nezávislými a závislými premennými. V tejto súvislosti sme
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, regresia, Predpovedanie regresie a predpovedanie, Preskúmanie skúšky
Prečo je správna príprava súboru údajov dôležitá pre efektívne trénovanie modelov strojového učenia?
Správna príprava súboru údajov je mimoriadne dôležitá pre efektívne trénovanie modelov strojového učenia. Dobre pripravený súbor údajov zaisťuje, že sa modely môžu efektívne učiť a robiť presné predpovede. Tento proces zahŕňa niekoľko kľúčových krokov vrátane zberu údajov, čistenia údajov, predbežného spracovania údajov a rozširovania údajov. Po prvé, zber údajov je kľúčový, pretože poskytuje základ
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Príprava súboru údajov na strojové učenie, Preskúmanie skúšky
Aké kroky zahŕňa vytvorenie modelu neurónového štruktúrovaného učenia na klasifikáciu dokumentov?
Vytvorenie modelu neurónového štruktúrovaného učenia (NSL) na klasifikáciu dokumentov zahŕňa niekoľko krokov, z ktorých každý je kľúčový pri zostavovaní robustného a presného modelu. V tomto vysvetlení sa ponoríme do podrobného procesu vytvárania takéhoto modelu a poskytneme komplexné pochopenie každého kroku. Krok 1: Príprava údajov Prvým krokom je zhromaždenie a
Ako môžu používatelia importovať svoje tréningové údaje do tabuliek AutoML?
Ak chcete importovať tréningové údaje do tabuliek AutoML, používatelia môžu postupovať podľa série krokov, ktoré zahŕňajú prípravu údajov, vytvorenie množiny údajov a nahranie údajov do služby AutoML Tables. AutoML Tables je služba strojového učenia poskytovaná službou Google Cloud, ktorá umožňuje používateľom vytvárať a nasadzovať vlastné modely strojového učenia bez toho
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Odbornosť v strojovom učení, Tabuľky AutoML, Preskúmanie skúšky
Aké kroky zahŕňajú prípravu našich údajov na trénovanie modelu strojového učenia pomocou knižnice Pandas?
V oblasti strojového učenia hrá príprava dát kľúčovú úlohu v úspechu trénovania modelu. Keď používate knižnicu Pandas, príprava údajov na trénovanie modelu strojového učenia zahŕňa niekoľko krokov. Tieto kroky zahŕňajú načítanie údajov, čistenie údajov, transformáciu údajov a rozdelenie údajov. Prvý krok v
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, AutoML Vision - časť 1, Preskúmanie skúšky
- 1
- 2