Čo je to jedno horúce kódovanie?
One hot encoding je technika často používaná v oblasti hlbokého učenia, konkrétne v kontexte strojového učenia a neurónových sietí. V TensorFlow, populárnej knižnici hlbokého učenia, je jedno horúce kódovanie metódou používanou na reprezentáciu kategorických údajov vo formáte, ktorý možno ľahko spracovať pomocou algoritmov strojového učenia. In
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Knižnica hlbokého učenia TensorFlow, TFLearn
Ako nakonfigurovať cloud shell?
Ak chcete nakonfigurovať Cloud Shell v Google Cloud Platform (GCP), musíte vykonať niekoľko krokov. Cloud Shell je webové interaktívne prostredie shell, ktoré poskytuje prístup k virtuálnemu stroju (VM) s predinštalovanými nástrojmi a knižnicami. Umožňuje vám spravovať zdroje GCP a vykonávať rôzne úlohy bez potreby
Ako odlíšiť Google Cloud Console a Google Cloud Platform?
Google Cloud Console a Google Cloud Platform sú dve odlišné zložky v rámci širšieho ekosystému služieb Google Cloud. Hoci spolu úzko súvisia, je dôležité pochopiť rozdiely medzi nimi, aby ste mohli efektívne navigovať a využívať prostredie Google Cloud. Konzola Google Cloud, známa aj ako konzola GCP, je
Mali by byť prvky reprezentujúce údaje v číselnom formáte a usporiadané do stĺpcov prvkov?
V oblasti strojového učenia, najmä v kontexte veľkých dát pre tréningové modely v cloude, zohráva reprezentácia dát kľúčovú úlohu v úspechu vzdelávacieho procesu. Funkcie, ktoré predstavujú jednotlivé merateľné vlastnosti alebo charakteristiky údajov, sú zvyčajne usporiadané v stĺpcoch prvkov. Kým je
Aká je miera učenia v strojovom učení?
Rýchlosť učenia je kľúčovým parametrom ladenia modelu v kontexte strojového učenia. Určuje veľkosť kroku pri každej iterácii tréningového kroku na základe informácií získaných z predchádzajúceho tréningového kroku. Úpravou rýchlosti učenia môžeme ovládať rýchlosť, akou sa model učí z trénovacích údajov a
Je zvyčajne odporúčané rozdelenie údajov medzi školenie a hodnotenie približne 80 % až 20 %?
Zvyčajné rozdelenie medzi tréningom a hodnotením v modeloch strojového učenia nie je pevné a môže sa líšiť v závislosti od rôznych faktorov. Vo všeobecnosti sa však odporúča vyčleniť značnú časť údajov na školenie, zvyčajne okolo 70 – 80 %, a zvyšnú časť ponechať na vyhodnotenie, čo by bolo okolo 20 – 30 %. Toto rozdelenie to zabezpečuje
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ďalšie kroky v strojovom učení, Veľké dáta pre tréningové modely v cloude
Dajú sa cloudové riešenia Google použiť na oddelenie výpočtovej techniky od úložiska pre efektívnejšie trénovanie modelu ML s veľkými dátami?
Efektívne trénovanie modelov strojového učenia s veľkými dátami je kľúčovým aspektom v oblasti umelej inteligencie. Google ponúka špecializované riešenia, ktoré umožňujú oddelenie výpočtovej techniky od úložiska a umožňujú efektívne školiace procesy. Tieto riešenia, ako napríklad Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery a otvorené množiny údajov, poskytujú komplexný rámec pre pokrok
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, GCP BigQuery a otvorené súbory údajov
Ponúka nástroj Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získavanie a konfiguráciu zdrojov a zabezpečuje ich vypnutie po dokončení školenia modelu?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) je výkonný nástroj poskytovaný platformou Google Cloud Platform (GCP) na trénovanie modelov strojového učenia distribuovaným a paralelným spôsobom. Neponúka však automatické získavanie a konfiguráciu zdrojov, ani nerieši vypnutie zdrojov po ukončení trénovania modelu. V tejto odpovedi budeme
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, GCP BigQuery a otvorené súbory údajov
Je možné trénovať modely strojového učenia na ľubovoľne veľkých súboroch údajov bez štikútania?
Trénovanie modelov strojového učenia na veľkých súboroch údajov je bežnou praxou v oblasti umelej inteligencie. Je však dôležité poznamenať, že veľkosť súboru údajov môže predstavovať výzvy a potenciálne problémy počas tréningového procesu. Poďme diskutovať o možnosti trénovania modelov strojového učenia na ľubovoľne veľkých súboroch údajov a
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, GCP BigQuery a otvorené súbory údajov
Vyžaduje si pri použití CMLE vytvorenie verzie špecifikáciu zdroja exportovaného modelu?
Pri použití CMLE (Cloud Machine Learning Engine) na vytvorenie verzie je potrebné špecifikovať zdroj exportovaného modelu. Táto požiadavka je dôležitá z niekoľkých dôvodov, ktoré budú podrobne vysvetlené v tejto odpovedi. Po prvé, poďme pochopiť, čo znamená „exportovaný model“. V kontexte CMLE, exportovaný model