Jak model uczenia maszynowego uczy się na podstawie odpowiedzi? Wiem, że czasami używamy bazy danych do przechowywania odpowiedzi. Czy tak to działa, czy istnieją inne metody?
Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych, identyfikowanie wzorców oraz podejmowanie decyzji lub przewidywań przy minimalnej ingerencji człowieka. Proces uczenia się modelu ML nie polega jedynie na przechowywaniu odpowiedzi w bazie danych i późniejszym odwoływaniu się do nich. Modele ML wykorzystują metody statystyczne.
Jak utworzyć model i wersję w GCP po przesłaniu pliku model.joblib do kontenera?
Aby utworzyć model i wersję na platformie Google Cloud Platform (GCP) po przesłaniu artefaktu modelu Scikit-learn (np. `model.joblib`) do kontenera Cloud Storage, należy użyć Vertex AI (dawniej AI Platform) od Google Cloud do zarządzania modelem i jego wdrażania. Proces ten obejmuje kilka ustrukturyzowanych kroków: przygotowanie modelu i artefaktów, skonfigurowanie środowiska,
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Postęp w uczeniu maszynowym, Modele do nauki w dużej skali
Jaka jest różnica między algorytmem a modelem?
W kontekście sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, szczególnie w kontekście frameworków uczenia maszynowego Google Cloud, terminy „algorytm” i „model” mają specyficzne, zróżnicowane znaczenia i role. Zrozumienie tego rozróżnienia jest fundamentalne dla zrozumienia, jak systemy uczenia maszynowego są budowane, trenowane i wdrażane w rzeczywistych aplikacjach. Algorytm: Recepta na uczenie się. Algorytm
Jak zainstalować JAX na Hailo 8?
Instalacja JAX na platformie Hailo-8 wymaga dogłębnej znajomości zarówno frameworka JAX, jak i stosu sprzętowo-programowego Hailo-8. Hailo-8 to specjalistyczny akcelerator AI przeznaczony dla urządzeń brzegowych, zoptymalizowany pod kątem wykonywania zadań wnioskowania głębokiego uczenia z wysoką wydajnością i niskim zużyciem energii. JAX, opracowany przez Google, to biblioteka Pythona do wysokowydajnych aplikacji.
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Platforma AI w chmurze Google, Wprowadzenie do JAX
Jak trudno jest programować ML?
Programowanie systemów uczenia maszynowego (ML) wiąże się z wieloaspektowym zestawem wyzwań, od zrozumienia pojęć matematycznych po opanowanie nowoczesnych narzędzi obliczeniowych. Trudność programowania ML zależy od kilku czynników, w tym dziedziny problemu, znajomości programowania i statystyki przez praktyka, złożoności danych oraz konkretnych narzędzi lub frameworków.
Co oznacza konteneryzacja eksportowanego modelu?
Konteneryzacja odnosi się do enkapsulacji aplikacji i jej zależności w ustandaryzowanej jednostce zwanej kontenerem. W kontekście uczenia maszynowego „model eksportowany” zazwyczaj odnosi się do wytrenowanego modelu, który został zserializowany do przenośnego formatu (na przykład pliku SavedModel biblioteki TensorFlow, pliku PyTorch .pt lub pliku scikit-learn .pkl). Konteneryzacja
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, Bezserwerowe prognozy na dużą skalę
Jak ważne jest TensorFlow dla uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji i jakie są inne ważne frameworki?
TensorFlow odegrał znaczącą rolę w ewolucji i przyjęciu metodologii uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI) zarówno w domenach akademickich, jak i przemysłowych. Opracowany i udostępniony jako open source przez Google Brain w 2015 r. TensorFlow został zaprojektowany w celu ułatwienia budowy, szkolenia i wdrażania sieci neuronowych i innych modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Jego
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow, Wprowadzenie do TensorFlow, Podstawy uczenia maszynowego
Jak korzystać z TensorFlow Serving?
TensorFlow Serving to system typu open source opracowany przez Google do obsługi modeli uczenia maszynowego, w szczególności tych zbudowanych przy użyciu TensorFlow, w środowiskach produkcyjnych. Jego głównym celem jest zapewnienie elastycznego, wydajnego systemu obsługi do wdrażania nowych algorytmów i eksperymentów przy zachowaniu tej samej architektury serwera i interfejsów API. Ta struktura jest szeroko stosowana do wdrażania modeli
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, Proste i proste estymatory
Czy w procesie uczenia maszynowego można zastosować więcej niż jeden model?
Pytanie, czy w procesie uczenia maszynowego można zastosować więcej niż jeden model, jest wysoce istotne, zwłaszcza w praktycznym kontekście analizy danych w świecie rzeczywistym i modelowania predykcyjnego. Stosowanie wielu modeli jest nie tylko wykonalne, ale jest również szeroko akceptowaną praktyką zarówno w badaniach naukowych, jak i w przemyśle. Podejście to pojawia się
Jak w praktyce szkolić i wdrażać prosty model AI w Google Cloud AI Platform za pośrednictwem interfejsu GUI konsoli GCP w samouczku krok po kroku?
Platforma Google Cloud AI oferuje kompleksowe środowisko do budowania, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego na dużą skalę, wykorzystując solidną infrastrukturę Google Cloud. Korzystając z interfejsu graficznego Google Cloud Console, użytkownicy mogą organizować przepływy pracy w celu opracowywania modeli bez konieczności bezpośredniej interakcji z narzędziami wiersza poleceń. Poniższy samouczek krok po kroku pokazuje, jak