Mi az egy forró kódolás?
Az egyik forró kódolás egy olyan technika, amelyet gyakran használnak a mély tanulás területén, különösen a gépi tanulás és a neurális hálózatok kontextusában. A TensorFlow-ban, egy népszerű mély tanulási könyvtárban az egyik forró kódolás egy olyan módszer, amely a kategorikus adatok gépi tanulási algoritmusokkal könnyen feldolgozható formátumban történő megjelenítésére szolgál. Ban ben
Hogyan konfiguráljunk felhőhéjat?
A Cloud Shell konfigurálásához a Google Cloud Platformban (GCP) néhány lépést kell követnie. A Cloud Shell egy webalapú, interaktív shell-környezet, amely hozzáférést biztosít egy virtuális géphez (VM) előre telepített eszközökkel és könyvtárakkal. Lehetővé teszi a GCP-erőforrások kezelését és különféle feladatok elvégzését anélkül, hogy szükség lenne rá
Hogyan lehet megkülönböztetni a Google Cloud Console-t és a Google Cloud Platformot?
A Google Cloud Console és a Google Cloud Platform két különálló összetevő a Google Cloud szolgáltatások tágabb ökoszisztémáján belül. Bár szorosan kapcsolódnak egymáshoz, fontos megérteni a köztük lévő különbségeket, hogy hatékonyan navigálhassunk és használhassuk a Google Cloud környezetet. A Google Cloud Console, más néven GCP-konzol
Az adatokat reprezentáló jellemzőknek numerikus formátumban kell lenniük, és jellemzőoszlopokba kell rendezni?
A gépi tanulás területén, különösen a felhőben történő oktatási modellekhez használt big data kontextusában, az adatok megjelenítése fontos szerepet játszik a tanulási folyamat sikerében. A jellemzők, amelyek az adatok egyedi mérhető tulajdonságai vagy jellemzői, jellemzően jellemző oszlopokba vannak rendezve. Amíg az
Mekkora a tanulási arány a gépi tanulásban?
A tanulási sebesség fontos modellhangolási paraméter a gépi tanulás kontextusában. Meghatározza a lépések méretét minden egyes tanítási lépés iterációjában, az előző tanítási lépésből kapott információk alapján. A tanulási sebesség beállításával szabályozhatjuk, hogy a modell milyen sebességgel tanul a betanítási adatokból és
Az általában ajánlott adatmegosztás a képzés és az értékelés között ennek megfelelően közel 80-20%?
A gépi tanulási modellekben a képzés és az értékelés közötti szokásos felosztás nem rögzített, és különböző tényezőktől függően változhat. Általában azonban javasolt az adatok jelentős részét képzésre fordítani, jellemzően 70-80% körüli, a fennmaradó részt pedig értékelésre tartanák fenn, ami 20-30% körüli lenne. Ez a felosztás ezt biztosítja
Használhatók-e a Google felhőmegoldásai a számítástechnika leválasztására a tárhelyről az ML-modell nagy adatokkal való hatékonyabb betanítása érdekében?
A nagy adattal rendelkező gépi tanulási modellek hatékony képzése fontos szempont a mesterséges intelligencia területén. A Google speciális megoldásokat kínál, amelyek lehetővé teszik a számítástechnika és a tárhely szétválasztását, lehetővé téve a hatékony képzési folyamatokat. Ezek a megoldások, például a Google Cloud Machine Learning, a GCP BigQuery és a nyílt adatkészletek átfogó keretet biztosítanak a fejlődéshez.
A Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és kezeli az erőforrások leállítását a modell betanítása után?
A Cloud Machine Learning Engine (CMLE) a Google Cloud Platform (GCP) által biztosított hatékony eszköz a gépi tanulási modellek elosztott és párhuzamos képzéséhez. Ugyanakkor nem kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és nem kezeli az erőforrás-leállítást sem a modell betanítása után. Ebben a válaszban megtesszük
Lehetséges-e gépi tanulási modelleket betanítani tetszőlegesen nagy adathalmazokra gond nélkül?
A gépi tanulási modellek nagy adathalmazokon való betanítása általános gyakorlat a mesterséges intelligencia területén. Fontos azonban megjegyezni, hogy az adatkészlet mérete kihívásokat és potenciális akadozásokat okozhat a képzési folyamat során. Beszéljük meg a gépi tanulási modellek tetszőleges nagyságú adathalmazokon történő betanításának lehetőségét és a
CMLE használata esetén a verzió létrehozásához meg kell adni az exportált modell forrását?
Ha CMLE-t (Cloud Machine Learning Engine) használ egy verzió létrehozásához, meg kell adni az exportált modell forrását. Ez a követelmény több okból is fontos, amelyeket ebben a válaszban részletesen kifejtünk. Először is, értsük meg, mit jelent az „exportált modell”. A CMLE kontextusában egy exportált modell