Ce este o codificare fierbinte?
O codificare la cald este o tehnică folosită frecvent în domeniul învățării profunde, în special în contextul învățării automate și al rețelelor neuronale. În TensorFlow, o bibliotecă populară de învățare profundă, o codificare la cald este o metodă folosită pentru a reprezenta date categorice într-un format care poate fi procesat cu ușurință de algoritmii de învățare automată. În
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, Biblioteca TensorFlow Deep Learning, TFlearn
Cum se configurează un cloud shell?
Pentru a configura un Cloud Shell în Google Cloud Platform (GCP), trebuie să urmați câțiva pași. Cloud Shell este un mediu shell interactiv, bazat pe web, care oferă acces la o mașină virtuală (VM) cu instrumente și biblioteci preinstalate. Vă permite să vă gestionați resursele GCP și să efectuați diverse sarcini fără a fi nevoie
Cum să diferențiezi Google Cloud Console și Google Cloud Platform?
Google Cloud Console și Google Cloud Platform sunt două componente distincte în cadrul ecosistemului mai larg al serviciilor Google Cloud. Deși sunt strâns legate, este important să înțelegeți diferențele dintre ele pentru a naviga și a utiliza eficient mediul Google Cloud. Google Cloud Console, cunoscută și sub numele de Consola GCP, este
Caracteristicile care reprezintă datele ar trebui să fie într-un format numeric și organizate în coloane de caracteristici?
În domeniul învățării automate, în special în contextul big data pentru modelele de instruire în cloud, reprezentarea datelor joacă un rol crucial în succesul procesului de învățare. Caracteristicile, care sunt proprietățile individuale măsurabile sau caracteristicile datelor, sunt de obicei organizate în coloane de caracteristici. În timp ce este
Care este rata de învățare în învățarea automată?
Rata de învățare este un parametru crucial de reglare a modelului în contextul învățării automate. Acesta determină dimensiunea pasului la fiecare iterație a pasului de antrenament, pe baza informațiilor obținute din pasul de antrenament anterior. Prin ajustarea ratei de învățare, putem controla rata la care modelul învață din datele de antrenament și
Datele recomandate de obicei sunt împărțite între formare și evaluare aproape de 80% până la 20% în mod corespunzător?
Diviziunea obișnuită între instruire și evaluare în modelele de învățare automată nu este fixă și poate varia în funcție de diferiți factori. Cu toate acestea, în general, se recomandă alocarea unei părți semnificative a datelor pentru instruire, de obicei în jur de 70-80%, și rezervarea părții rămase pentru evaluare, care ar fi în jur de 20-30%. Această divizare asigură că
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pași suplimentari în învățarea automată, Big data pentru modelele de instruire în cloud
Pot fi folosite soluțiile Google cloud pentru a decupla computerul de stocare pentru o instruire mai eficientă a modelului ML cu big data?
Formarea eficientă a modelelor de învățare automată cu date mari este un aspect crucial în domeniul inteligenței artificiale. Google oferă soluții specializate care permit decuplarea calculului de stocare, permițând procese de instruire eficiente. Aceste soluții, cum ar fi Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery și seturi de date deschise, oferă un cadru cuprinzător pentru avansare.
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progresarea în învățarea automată, GCP BigQuery și seturi de date deschise
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferă achiziția și configurarea automată a resurselor și gestionează oprirea resurselor după terminarea instruirii modelului?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) este un instrument puternic oferit de Google Cloud Platform (GCP) pentru antrenarea modelelor de învățare automată într-o manieră distribuită și paralelă. Cu toate acestea, nu oferă achiziție și configurare automată a resurselor și nici nu se ocupă de oprirea resurselor după terminarea antrenamentului modelului. În acest răspuns, vom face
Este posibil să antrenați modele de învățare automată pe seturi de date arbitrar mari, fără sughițuri?
Formarea modelelor de învățare automată pe seturi mari de date este o practică comună în domeniul inteligenței artificiale. Cu toate acestea, este important de reținut că dimensiunea setului de date poate reprezenta provocări și posibile sughițuri în timpul procesului de formare. Să discutăm despre posibilitatea antrenării modelelor de învățare automată pe seturi de date arbitrar de mari și
Când utilizați CMLE, crearea unei versiuni necesită specificarea unei surse a unui model exportat?
Când utilizați CMLE (Cloud Machine Learning Engine) pentru a crea o versiune, este necesar să specificați o sursă a unui model exportat. Această cerință este importantă din mai multe motive, care vor fi explicate în detaliu în acest răspuns. În primul rând, să înțelegem ce se înțelege prin „model exportat”. În contextul CMLE, un model exportat