Якія рэальныя змены адбыліся з-за рэбрэндынгу Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
Пераход Google Cloud ад Cloud Machine Learning Engine да Vertex AI уяўляе сабой значную эвалюцыю ў магчымасцях платформы і карыстацкім досведзе, накіраваную на спрашчэнне жыццёвага цыкла машыннага навучання (ML) і паляпшэнне інтэграцыі з іншымі службамі Google Cloud. Vertex AI распрацаваны, каб забяспечыць больш уніфікаваную скразную платформу машыннага навучання, якая ахоплівае ўвесь
Як стварыць версію мадэлі?
Стварэнне версіі мадэлі машыннага навучання ў Google Cloud Platform (GCP) з'яўляецца найважнейшым крокам у разгортванні мадэляў для бессерверных прагнозаў у маштабе. Версія ў гэтым кантэксце адносіцца да канкрэтнага асобніка мадэлі, які можна выкарыстоўваць для прагнозаў. Гэты працэс з'яўляецца неад'емнай часткай кіравання і падтрымання розных ітэрацый
Як можна зарэгістравацца ў Google Cloud Platform, каб атрымаць практычны вопыт і папрактыкавацца?
Каб зарэгістравацца ў Google Cloud у кантэксце праграмы сертыфікацыі штучнага інтэлекту і машыннага навучання, асабліва засяродзіўшыся на бессерверных прагназаваннях у маштабе, вам трэба будзе выканаць шэраг крокаў, якія дазволяць вам атрымаць доступ да платформы і эфектыўна выкарыстоўваць яе рэсурсы. Воблачная платформа Google (GCP) прапануе шырокі спектр
Што азначае тэрмін бессервернае прагназаванне ў маштабе?
Тэрмін "прагназаванне бессервернага маштабу" ў кантэксце TensorBoard і Google Cloud Machine Learning адносіцца да разгортвання мадэляў машыннага навучання такім чынам, каб абстрагавацца ад неабходнасці для карыстальніка кіраваць асноўнай інфраструктурай. Такім чынам, гэты падыход выкарыстоўвае воблачныя сэрвісы, якія аўтаматычна маштабуюцца для задавальнення розных узроўняў попыту
Што такое TensorBoard?
TensorBoard - гэта магутны інструмент візуалізацыі ў галіне машыннага навучання, які звычайна асацыюецца з TensorFlow, бібліятэкай машыннага навучання Google з адкрытым зыходным кодам. Ён распрацаваны, каб дапамагчы карыстальнікам зразумець, адладзіць і аптымізаваць прадукцыйнасць мадэляў машыннага навучання, падаючы набор інструментаў візуалізацыі. TensorBoard дазваляе карыстальнікам візуалізаваць розныя аспекты іх
Што такое TensorFlow?
TensorFlow - гэта бібліятэка машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google, якая шырока выкарыстоўваецца ў галіне штучнага інтэлекту. Ён распрацаваны, каб дазволіць даследчыкам і распрацоўшчыкам эфектыўна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання. TensorFlow асабліва вядомы сваёй гнуткасцю, маштабаванасцю і прастатой выкарыстання, што робіць яго папулярным выбарам для абодвух
Што такое класіфікатар?
Класіфікатар у кантэксце машыннага навучання - гэта мадэль, якая навучана прадказваць катэгорыю або клас дадзенай кропкі ўваходных даных. Гэта фундаментальная канцэпцыя ў кантраляваным навучанні, калі алгарытм вучыцца на пазначаных вучэбных дадзеных, каб рабіць прагнозы на непраглядных дадзеных. Класіфікатары шырока выкарыстоўваюцца ў розных прыкладаннях
Як можна пачаць ствараць мадэлі штучнага інтэлекту ў Google Cloud для бессерверных прагнозаў у маштабе?
Каб пачаць шлях стварэння мадэляў штучнага інтэлекту (AI) з выкарыстаннем Google Cloud Machine Learning для бессерверных прагнозаў у маштабе, трэба прытрымлівацца структураванага падыходу, які ўключае ў сябе некалькі ключавых этапаў. Гэтыя этапы ўключаюць разуменне асноў машыннага навучання, азнаямленне з сэрвісамі штучнага інтэлекту Google Cloud, наладжванне асяроддзя распрацоўкі, падрыхтоўку і
Што такое маштабаванасць навучання алгарытмаў навучання?
Маштабаванасць навучальных алгарытмаў навучання з'яўляецца важным аспектам у галіне штучнага інтэлекту. Гэта адносіцца да здольнасці сістэмы машыннага навучання эфектыўна апрацоўваць вялікія аб'ёмы даных і павялічваць сваю прадукцыйнасць па меры павелічэння памеру набору даных. Гэта асабліва важна пры працы са складанымі мадэлямі і масіўнымі наборамі даных, як
Як стварыць алгарытмы навучання на аснове нябачных дадзеных?
Працэс стварэння алгарытмаў навучання на аснове нябачных даных уключае некалькі этапаў і меркаванняў. Каб распрацаваць алгарытм для гэтай мэты, неабходна разумець прыроду нябачных даных і тое, як іх можна выкарыстоўваць у задачах машыннага навучання. Растлумачым алгарытмічны падыход да стварэння алгарытмаў навучання на аснове
- 1
- 2