Co je to jedno horké kódování?
One hot encoding je technika často používaná v oblasti hlubokého učení, konkrétně v kontextu strojového učení a neuronových sítí. V TensorFlow, oblíbené knihovně hlubokého učení, je jedno horké kódování metoda používaná k reprezentaci kategorických dat ve formátu, který lze snadno zpracovat algoritmy strojového učení. v
- Vyšlo v Umělá inteligence, Hluboké učení EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Hluboká výuková knihovna TensorFlow, TFUčit se
Jak nakonfigurovat cloud shell?
Chcete-li nakonfigurovat Cloud Shell v Google Cloud Platform (GCP), musíte provést několik kroků. Cloud Shell je webové interaktivní prostředí shellu, které poskytuje přístup k virtuálnímu počítači (VM) s předinstalovanými nástroji a knihovnami. Umožňuje vám spravovat zdroje GCP a provádět různé úkoly, aniž byste to potřebovali
Jak odlišit Google Cloud Console a Google Cloud Platform?
Google Cloud Console a Google Cloud Platform jsou dvě odlišné součásti v rámci širšího ekosystému služeb Google Cloud. I když spolu úzce souvisí, je důležité porozumět rozdílům mezi nimi, abyste mohli efektivně procházet a využívat prostředí Google Cloud. Google Cloud Console, také známá jako GCP Console, je
Měly by být prvky představující data v číselném formátu a uspořádány do sloupců prvků?
V oblasti strojového učení, zejména v kontextu velkých dat pro trénovací modely v cloudu, hraje reprezentace dat klíčovou roli v úspěchu procesu učení. Prvky, což jsou jednotlivé měřitelné vlastnosti nebo charakteristiky dat, jsou obvykle uspořádány do sloupců prvků. Zatímco je
Jaká je rychlost učení ve strojovém učení?
Rychlost učení je zásadní parametr ladění modelu v kontextu strojového učení. Určuje velikost kroku při každé iteraci tréninkového kroku na základě informací získaných z předchozího tréninkového kroku. Úpravou rychlosti učení můžeme řídit rychlost, jakou se model učí z trénovacích dat a
Blíží se obvykle doporučované rozdělení dat mezi školením a hodnocením odpovídajícím způsobem 80 % až 20 %?
Obvyklé rozdělení mezi školením a hodnocením v modelech strojového učení není pevně dané a může se lišit v závislosti na různých faktorech. Obecně se však doporučuje alokovat značnou část dat pro trénink, typicky kolem 70-80 %, a zbývající část vyhradit pro vyhodnocení, což by bylo kolem 20-30 %. Toto rozdělení to zajišťuje
Lze cloudová řešení Google použít k oddělení výpočetní techniky od úložiště pro efektivnější trénování modelu ML s velkými daty?
Efektivní trénování modelů strojového učení s velkými daty je zásadním aspektem v oblasti umělé inteligence. Google nabízí specializovaná řešení, která umožňují oddělení výpočetní techniky od úložiště a umožňují efektivní školicí procesy. Tato řešení, jako je Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery a otevřené datové sady, poskytují komplexní rámec pro pokrok
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok ve strojovém učení, GCP BigQuery a otevřené datové sady
Nabízí Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získávání a konfiguraci zdrojů a zpracovává vypnutí zdrojů po dokončení školení modelu?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) je výkonný nástroj poskytovaný platformou Google Cloud Platform (GCP) pro trénování modelů strojového učení distribuovaným a paralelním způsobem. Nenabízí však automatické získávání a konfiguraci zdrojů, ani neřeší vypnutí zdrojů po dokončení trénování modelu. V této odpovědi budeme
Je možné trénovat modely strojového učení na libovolně velkých souborech dat bez škytavky?
Trénink modelů strojového učení na velkých souborech dat je běžnou praxí v oblasti umělé inteligence. Je však důležité poznamenat, že velikost datové sady může během tréninkového procesu představovat problémy a potenciální problémy. Pojďme diskutovat o možnosti trénování modelů strojového učení na libovolně velkých souborech dat a
Vyžaduje při použití CMLE vytvoření verze zadání zdroje exportovaného modelu?
Při použití CMLE (Cloud Machine Learning Engine) k vytvoření verze je nutné zadat zdroj exportovaného modelu. Tento požadavek je důležitý z několika důvodů, které budou podrobně vysvětleny v této odpovědi. Nejprve si ujasněme, co znamená „exportovaný model“. V kontextu CMLE, exportovaný model