Co to jest jedno kodowanie na gorąco?
One hot encoding to technika często stosowana w obszarze głębokiego uczenia się, szczególnie w kontekście uczenia maszynowego i sieci neuronowych. W TensorFlow, popularnej bibliotece głębokiego uczenia się, jedno kodowanie na gorąco to metoda używana do reprezentowania danych kategorycznych w formacie, który może być łatwo przetworzony przez algorytmy uczenia maszynowego. W
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Głębokie Uczenie z TensorFlow, Biblioteka TensorFlow Deep Learning, TFLucz się
Jak skonfigurować powłokę chmurową?
Aby skonfigurować Cloud Shell w Google Cloud Platform (GCP), musisz wykonać kilka kroków. Cloud Shell to internetowe, interaktywne środowisko powłoki, które zapewnia dostęp do maszyny wirtualnej (VM) z preinstalowanymi narzędziami i bibliotekami. Pozwala zarządzać zasobami GCP i wykonywać różne zadania bez konieczności
Jak odróżnić Google Cloud Console od Google Cloud Platform?
Google Cloud Console i Google Cloud Platform to dwa odrębne komponenty szerszego ekosystemu usług Google Cloud. Chociaż są one blisko powiązane, ważne jest zrozumienie różnic między nimi, aby skutecznie poruszać się po środowisku Google Cloud i korzystać z niego. Konsola Google Cloud, znana również jako konsola GCP, to
Czy cechy reprezentujące dane powinny mieć format liczbowy i być zorganizowane w kolumny cech?
W obszarze uczenia maszynowego, szczególnie w kontekście big data do uczenia modeli w chmurze, reprezentacja danych odgrywa kluczową rolę w powodzeniu procesu uczenia się. Cechy, które są indywidualnymi mierzalnymi właściwościami lub charakterystykami danych, są zazwyczaj zorganizowane w kolumnach cech. Chociaż tak jest
Jaka jest szybkość uczenia się w uczeniu maszynowym?
Szybkość uczenia się jest kluczowym parametrem dostrajania modelu w kontekście uczenia maszynowego. Określa rozmiar kroku w każdej iteracji kroku szkoleniowego na podstawie informacji uzyskanych z poprzedniego etapu szkoleniowego. Dostosowując szybkość uczenia się, możemy kontrolować szybkość, z jaką model uczy się na podstawie danych uczących
Czy zwykle zalecany podział danych pomiędzy szkoleniem a oceną wynosi odpowiednio 80–20%?
Zwykły podział między szkoleniem a oceną w modelach uczenia maszynowego nie jest stały i może się różnić w zależności od różnych czynników. Jednakże ogólnie zaleca się przeznaczenie znacznej części danych na szkolenie, zwykle około 70-80%, a pozostałą część na ocenę, która wynosi około 20-30%. Ten podział to gwarantuje
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Dalsze kroki w uczeniu maszynowym, Big data do trenowania modeli w chmurze
Czy rozwiązania chmurowe Google można wykorzystać do oddzielenia przetwarzania od pamięci masowej w celu efektywniejszego uczenia modelu uczenia maszynowego za pomocą dużych zbiorów danych?
Efektywne szkolenie modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem big data to kluczowy aspekt w obszarze sztucznej inteligencji. Google oferuje specjalistyczne rozwiązania, które pozwalają na oddzielenie obliczeń od pamięci masowej, umożliwiając efektywne procesy szkoleniowe. Rozwiązania te, takie jak Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery i otwarte zbiory danych, zapewniają kompleksowe ramy umożliwiające postęp
Czy Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferuje automatyczne pozyskiwanie i konfigurację zasobów oraz obsługuje zamykanie zasobów po zakończeniu uczenia modelu?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) to potężne narzędzie udostępniane przez Google Cloud Platform (GCP) do uczenia modeli uczenia maszynowego w sposób rozproszony i równoległy. Nie oferuje jednak automatycznego pozyskiwania i konfiguracji zasobów, ani nie obsługuje zamykania zasobów po zakończeniu uczenia modelu. W tej odpowiedzi to zrobimy
Czy możliwe jest bezproblemowe trenowanie modeli uczenia maszynowego na dowolnie dużych zbiorach danych?
Uczenie modeli uczenia maszynowego na dużych zbiorach danych jest powszechną praktyką w obszarze sztucznej inteligencji. Należy jednak pamiętać, że rozmiar zbioru danych może stwarzać wyzwania i potencjalne problemy w procesie uczenia. Omówmy możliwość uczenia modeli uczenia maszynowego na dowolnie dużych zbiorach danych i
Czy w przypadku korzystania z CMLE utworzenie wersji wymaga określenia źródła eksportowanego modelu?
W przypadku korzystania z CMLE (Cloud Machine Learning Engine) do tworzenia wersji konieczne jest określenie źródła eksportowanego modelu. Wymóg ten jest ważny z kilku powodów, które zostaną szczegółowo wyjaśnione w tej odpowiedzi. Po pierwsze, zrozummy, co oznacza „model eksportowany”. W kontekście CMLE wyeksportowany model