Mi az osztályozó?
Az osztályozó a gépi tanulás kontextusában egy olyan modell, amely egy adott bemeneti adatpont kategóriájának vagy osztályának előrejelzésére van kiképezve. Ez egy alapvető koncepció a felügyelt tanulásban, ahol az algoritmus a címkézett képzési adatokból tanul, hogy előrejelzéseket készítsen a nem látott adatokra. Az osztályozókat széles körben használják különféle alkalmazásokban
Használható a TensorBoard online?
Igen, a TensorBoard online is használható a gépi tanulási modellek megjelenítésére. A TensorBoard egy hatékony vizualizációs eszköz, amely a TensorFlow-val, a Google által fejlesztett, népszerű nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszerrel érkezik. Lehetővé teszi a gépi tanulási modellek különféle aspektusainak nyomon követését és megjelenítését, például modellgrafikonokat, képzési mutatókat és beágyazásokat. Ezeket vizualizálva
Használható-e a konfigurációs fájl a CMLE-modell telepítéséhez elosztott ML-modell betanítás használatakor annak meghatározására, hogy hány gépet használnak majd a képzésben?
Ha elosztott gépi tanulási (ML) modellképzést használ a Google Cloud AI Platformon, akkor valóban használhatja a CMLE (Cloud Machine Learning Engine) modelltelepítés konfigurációs fájlját a képzésben használt gépek számának meghatározásához. Nem lehet azonban közvetlenül meghatározni a használni kívánt gépek típusát. Ban ben
Melyek a Pusher összetevő telepítési céljai a TFX-ben?
A TensorFlow Extended (TFX) Pusher komponense a TFX folyamat alapvető része, amely kezeli a betanított modellek különféle célkörnyezetekben történő telepítését. A TFX Pusher összetevőjének telepítési céljai sokrétűek és rugalmasak, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy sajátos követelményeiktől függően különböző platformokra telepítsék modelleiket. Ebben
Hogyan használható a BLEU pontszám az AutoML Translation segítségével betanított egyéni fordítási modell teljesítményének értékelésére?
A BLEU pontszám egy széles körben használt mérőszám a gépi fordítási modellek teljesítményének értékelésére. Méri a hasonlóságot egy gépi fordítás és egy vagy több referenciafordítás között. Az AutoML Translation segítségével kiképzett egyéni fordítási modell összefüggésében a BLEU pontszám értékes betekintést nyújthat a fordítás minőségébe és hatékonyságába.
Milyen lépésekből áll egy egyéni fordítási modell az AutoML Translation segítségével?
Egyéni fordítási modell létrehozása az AutoML Translation segítségével egy sor olyan lépést tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy a fordítási igényeikre szabott modellt tanítsanak. Az AutoML Translation a Google Cloud AI Platform által biztosított hatékony eszköz, amely a gépi tanulási technikákat kihasználva automatizálja a kiváló minőségű fordítási modellek létrehozásának folyamatát. Ebben a válaszban
Mi a célja a Speciális szószedet funkciónak a Translation API-ban?
A Google Cloud AI Platform Translation API-jában található Advanced Glossary funkció kulcsfontosságú célt szolgál a gépi fordítási kimenetek pontosságának és minőségének javításában. Ez a funkció lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyéni szószedetet biztosítsanak a saját domainjükre vagy iparágukra jellemző kifejezésekről, lehetővé téve a fordítási modell számára, hogy jobban megértse és lefordítsa ezeket a kifejezéseket.
Hogyan befolyásolja a blokkméret megválasztása egy állandó lemezen a teljesítményét a különböző használati esetekben?
A perzisztens lemez blokkméretének megválasztása jelentősen befolyásolhatja annak teljesítményét a mesterséges intelligencia (AI) területén, amikor a Google Cloud Machine Learning (ML) és a Google Cloud AI Platform produktív adattudományi célokat szolgál. A blokkméret azokra a rögzített méretű darabokra vonatkozik, amelyeken az adatok tárolódnak
Mi a különbség az AI Platform Optimizer és a HyperTune között az AI Platform Training programban?
Az AI Platform Optimizer és a HyperTune a Google Cloud AI Platform két külön funkciója a gépi tanulási modellek képzésének optimalizálására. Bár mindkettő célja a modell teljesítményének javítása, megközelítésükben és funkcióikban különböznek. Az AI Platform Optimizer egy olyan funkció, amely automatikusan feltérképezi a hiperparaméter-teret, hogy megtalálja a legjobb készletet
Hogyan biztosít a Pipelines Dashboard UI felhasználóbarát felületet a folyamatok és a futtatások kezeléséhez és nyomon követéséhez?
A Google Cloud AI Platform Pipelines Dashboard felhasználói felülete felhasználóbarát felületet biztosít a felhasználók számára a folyamatok és a futtatások folyamatának kezeléséhez és nyomon követéséhez. Ezt a felületet úgy tervezték, hogy leegyszerűsítse az AI Platform Pipelines-ekkel való munkafolyamatot, és lehetővé tegye a felhasználók számára a gépi tanulási munkafolyamatok hatékony nyomon követését és vezérlését. Az egyik