Што такое адна гарачая кадзіроўка?
One hot encoding - гэта метад, які часта выкарыстоўваецца ў галіне глыбокага навучання, асабліва ў кантэксце машыннага навучання і нейронавых сетак. У TensorFlow, папулярнай бібліятэцы глыбокага навучання, адно гарачае кадаванне - гэта метад, які выкарыстоўваецца для прадстаўлення катэгарыяльных даных у фармаце, які можа быць лёгка апрацаваны алгарытмамі машыннага навучання. У
Як наладзіць воблачную абалонку?
Каб наладзіць Cloud Shell у Google Cloud Platform (GCP), вам трэба выканаць некалькі крокаў. Cloud Shell - гэта вэб-інтэрактыўнае асяроддзе абалонкі, якое забяспечвае доступ да віртуальнай машыны (VM) з прадусталяванымі інструментамі і бібліятэкамі. Гэта дазваляе вам кіраваць рэсурсамі GCP і выконваць розныя задачы без неабходнасці
Як адрозніць Google Cloud Console і Google Cloud Platform?
Google Cloud Console і Google Cloud Platform - гэта два розныя кампаненты ў больш шырокай экасістэме сэрвісаў Google Cloud. Нягледзячы на тое, што яны цесна звязаны, важна разумець адрозненні паміж імі, каб эфектыўна арыентавацца і выкарыстоўваць асяроддзе Google Cloud. Воблачная кансоль Google, таксама вядомая як кансоль GCP, з'яўляецца
- Апублікавана ў Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, ўвядзення, Экскурсія па кансолі GCP
Ці павінны аб'екты, якія прадстаўляюць даныя, быць у лікавым фармаце і арганізаваны ў слупкі аб'ектаў?
У галіне машыннага навучання, асабліва ў кантэксце вялікіх дадзеных для навучальных мадэляў у воблаку, прадстаўленне даных гуляе вырашальную ролю ў поспеху працэсу навучання. Функцыі, якія з'яўляюцца асобнымі вымяральнымі ўласцівасцямі або характарыстыкамі даных, звычайна арганізаваны ў слупках прыкмет. Пакуль ёсць
Якая хуткасць навучання ў машынным навучанні?
Хуткасць навучання з'яўляецца найважнейшым параметрам налады мадэлі ў кантэксце машыннага навучання. Ён вызначае памер кроку на кожнай ітэрацыі этапу навучання на аснове інфармацыі, атрыманай з папярэдняга этапу навучання. Рэгулюючы хуткасць навучання, мы можам кантраляваць хуткасць, з якой мадэль вучыцца з дадзеных навучання і
Звычайна рэкамендаваны размеркаванне даных паміж навучаннем і ацэнкай блізкае да 80% да 20% адпаведна?
Звычайны падзел паміж навучаннем і ацэнкай у мадэлях машыннага навучання не з'яўляецца фіксаваным і можа змяняцца ў залежнасці ад розных фактараў. Тым не менш, звычайна рэкамендуецца выдзяляць значную частку даных для навучання, як правіла, каля 70-80%, і пакідаць астатнюю частку для ацэнкі, якая будзе складаць каля 20-30%. Гэты падзел гарантуе гэта
Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
Эфектыўнае навучанне мадэляў машыннага навучання з вялікімі дадзенымі з'яўляецца найважнейшым аспектам у галіне штучнага інтэлекту. Google прапануе спецыялізаваныя рашэнні, якія дазваляюць аддзяліць вылічэнні ад сховішча, забяспечваючы эфектыўныя працэсы навучання. Гэтыя рашэнні, такія як Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery і адкрытыя наборы даных, забяспечваюць комплексную аснову для прасоўвання
Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) - гэта магутны інструмент, прадастаўлены Google Cloud Platform (GCP) для навучання мадэлям машыннага навучання размеркаваным і паралельным спосабам. Аднак ён не прапануе аўтаматычнага атрымання і канфігурацыі рэсурсаў, а таксама не апрацоўвае адключэнне рэсурсаў пасля завяршэння навучання мадэлі. У гэтым адказе мы будзем
Ці можна навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных без збояў?
Навучанне мадэляў машыннага навучання на вялікіх наборах дадзеных - звычайная практыка ў галіне штучнага інтэлекту. Аднак важна адзначыць, што памер набору даных можа ствараць праблемы і патэнцыйныя перашкоды падчас навучальнага працэсу. Давайце абмяркуем магчымасць навучання мадэляў машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных і
Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
Пры выкарыстанні CMLE (Cloud Machine Learning Engine) для стварэння версіі неабходна ўказаць крыніцу экспартаванай мадэлі. Гэта патрабаванне важна па некалькіх прычынах, якія будуць падрабязна растлумачаны ў гэтым адказе. Па-першае, давайце разбярэмся, што маецца на ўвазе пад «экспартнай мадэллю». У кантэксце CMLE, экспартаваная мадэль