Mis on märgistatud andmed?
Tehisintellekti (AI) kontekstis ja konkreetselt Google Cloud Machine Learningi domeenis tähistatud andmed viitavad andmestikule, mis on annoteeritud või tähistatud konkreetsete siltide või kategooriatega. Need sildid on masinõppe algoritmide koolitamise põhitõde või viide. Seoses andmepunktid nendega
Kas järeldamine on pigem osa mudelikoolitusest kui ennustamisest?
Masinõppe valdkonnas, eriti Google Cloud Machine Learningi kontekstis, ei ole väide "Järeldus on pigem mudelikoolituse osa kui ennustamine" päris täpne. Järeldamine ja ennustamine on masinõppe konveieri erinevad etapid, millest igaüks teenib erinevat eesmärki ja toimub õppekava eri punktides.
Kas „gcloud ml-mootori töökohtade esitamine koolituse esitamiseks” on õige käsk koolitustöö esitamiseks?
Käsk "gcloud ml-mootori töö esitab koolituse" on tõepoolest õige käsk Google Cloud Machine Learningis koolitustöö esitamiseks. See käsk on osa Google Cloud SDK-st (Software Development Kit) ja on spetsiaalselt loodud suhtlema Google Cloudi pakutavate masinõppeteenustega. Selle käsu täitmisel peate
Kas masinõppeplatvormide kasutamine on tasuta?
Masinõppeplatvormid võivad oma hinnamudelite poolest erineda. Kuigi mõned masinõppeplatvormid pakuvad tasuta juurdepääsu teatud funktsioonidele või piiratud kasutust, võivad teised nõuda oma teenustele täieliku juurdepääsu eest tasu. Google Cloud Machine Learningi puhul on olenevalt konkreetsest saadaval nii tasuta kui ka tasulised võimalused
Kuidas mõjutab püsiketta ploki suuruse valik selle jõudlust erinevatel kasutusjuhtudel?
Püsiva ketta ploki suuruse valik võib oluliselt mõjutada selle toimivust tehisintellekti (AI) valdkonna erinevatel kasutusjuhtudel, kui kasutatakse Google'i pilvmasinõpet (ML) ja Google Cloud AI platvormi produktiivseks andmeteaduseks. Ploki suurus viitab fikseeritud suurusega tükkidele, kuhu andmed salvestatakse
Mis on treenitud mudeli peenhäälestuse eesmärk?
Treenitud mudeli peenhäälestus on ülitähtis samm tehisintellekti valdkonnas, eriti Google'i pilvmasinõppe kontekstis. Selle eesmärk on kohandada eelkoolitatud mudel konkreetse ülesande või andmekogumiga, parandades seeläbi selle jõudlust ja muutes selle reaalsete rakenduste jaoks sobivamaks. See protsess hõlmab reguleerimist
Kuidas luua lineaarset klassifikaatorit, kasutades Google'i pilve masinõppes TensorFlow prognoosija raamistikku?
Lineaarse klassifikaatori koostamiseks, kasutades Google Cloud Machine Learningi TensorFlow prognoosija raamistikku, saate jälgida samm-sammult protsessi, mis hõlmab andmete ettevalmistamist, mudeli määratlemist, koolitust, hindamist ja prognoosimist. See põhjalik selgitus juhendab teid läbi kõigi nende sammude, pakkudes faktiteadmistel põhinevat didaktilist väärtust. 1. Andmete ettevalmistamine: enne ehitamist a
Milliseid samme hõlmab Google Cloud Machine Learning Engine ennustusteenuse kasutamine?
Google Cloud Machine Learning Engine'i ennustusteenuse kasutamise protsess hõlmab mitmeid samme, mis võimaldavad kasutajatel juurutada ja kasutada masinõppemudeleid mastaapsete prognooside tegemiseks. See teenus, mis on osa Google Cloud AI platvormist, pakub serverita lahendust prognooside käitamiseks koolitatud mudelitel, võimaldades kasutajatel keskenduda