Што такое адна гарачая кадзіроўка?
One hot encoding - гэта метад, які выкарыстоўваецца ў машынным навучанні і апрацоўцы даных для прадстаўлення катэгарыяльных зменных у выглядзе двайковых вектараў. Гэта асабліва карысна пры працы з алгарытмамі, якія не могуць апрацоўваць катэгарыяльныя даныя непасрэдна, такімі як простыя і простыя ацэнкі. У гэтым адказе мы вывучым канцэпцыю аднаго гарачага кадавання, яго прызначэнне і
Як наконт запуску мадэляў ML у гібрыднай наладзе, дзе існуючыя мадэлі працуюць лакальна, а вынікі адпраўляюцца ў воблака?
Запуск мадэляў машыннага навучання (ML) у гібрыднай наладзе, дзе існуючыя мадэлі выконваюцца лакальна, а іх вынікі адпраўляюцца ў воблака, можа даць некалькі пераваг з пункту гледжання гнуткасці, маштабаванасці і эканамічнай эфектыўнасці. Гэты падыход выкарыстоўвае моцныя бакі лакальных і воблачных вылічальных рэсурсаў, дазваляючы арганізацыям выкарыстоўваць існуючую інфраструктуру, прымаючы
Якую ролю адыграў TensorFlow у праекце Дэніэла з навукоўцамі MBARI?
TensorFlow адыграў ключавую ролю ў праекце Дэніэла з навукоўцамі MBARI, забяспечваючы магутную і універсальную платформу для распрацоўкі і ўкаранення мадэляў штучнага інтэлекту. TensorFlow, фрэймворк машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаваны Google, набыў значную папулярнасць у супольнасці штучнага інтэлекту дзякуючы шырокаму набору функцый і прастаце выкарыстання.
Якую ролю адыграла ў праекце платформа машыннага навучання Airbnb Bighead?
Bighead, платформа машыннага навучання Airbnb, адыграла вырашальную ролю ў праекце катэгарызацыі спісаў фатаграфій з дапамогай машыннага навучання. Гэтая платформа была распрацавана для вырашэння праблем, з якімі сутыкаецца Airbnb пры эфектыўным разгортванні і кіраванні мадэлямі машыннага навучання ў маштабе. Выкарыстоўваючы магутнасць TensorFlow, Bighead дазволіў Airbnb аўтаматызаваць і аптымізаваць працэс
Якая роля Apache Beam у структуры TFX?
Apache Beam - гэта ўніфікаваная мадэль праграмавання з адкрытым зыходным кодам, якая забяспечвае магутную структуру для стварэння канвеераў пакетнай і струменевай апрацоўкі даных. Ён прапануе просты і выразны API, які дазваляе распрацоўшчыкам пісаць канвееры апрацоўкі даных, якія могуць быць выкананы на розных бэкэндах размеркаванай апрацоўкі, такіх як Apache Flink, Apache Spark і Google Cloud Dataflow.
Як TFX выкарыстоўвае Apache Beam у машынабудаванні ML для вытворчага разгортвання ML?
Apache Beam - гэта магутная структура з адкрытым зыходным кодам, якая забяспечвае ўніфікаваную мадэль праграмавання як для пакетнай, так і для струменевай апрацоўкі даных. Ён прапануе набор API і бібліятэк, якія дазваляюць распрацоўшчыкам пісаць канвееры апрацоўкі даных, якія могуць быць выкананы на розных бэкэндах размеркаванай апрацоўкі, такіх як Apache Flink, Apache Spark і Google Cloud Dataflow.
Якія перавагі выкарыстання набораў даных TensorFlow у TensorFlow 2.0?
Наборы даных TensorFlow даюць шэраг пераваг у TensorFlow 2.0, што робіць іх каштоўным інструментам для апрацоўкі даных і навучання мадэлям у галіне штучнага інтэлекту (AI). Гэтыя перавагі вынікаюць з прынцыпаў распрацоўкі набораў даных TensorFlow, якія аддаюць перавагу эфектыўнасці, гнуткасці і прастаце выкарыстання. У гэтым адказе мы вывучым ключ
Як мы можам перабіраць два наборы даных адначасова ў Python з дапамогай функцыі «zip»?
Для адначасовага перабору двух набораў даных у Python можна выкарыстоўваць функцыю "zip". Функцыя 'zip' прымае некалькі ітэратараў у якасці аргументаў і вяртае ітэратар картэжаў, дзе кожны картэж змяшчае адпаведныя элементы з уваходных ітэратараў. Гэта дазваляе нам апрацоўваць элементы з некалькіх набораў даных разам у a
Якая роля Cloud Dataflow у апрацоўцы дадзеных IoT у канвееры аналітыкі?
Cloud Dataflow, цалкам кіраваны сэрвіс, які прадстаўляецца Google Cloud Platform (GCP), адыгрывае вырашальную ролю ў апрацоўцы даных IoT у канвееры аналітыкі. Ён прапануе маштабаванае і надзейнае рашэнне для пераўтварэння і аналізу вялікіх аб'ёмаў струменевых і пакетных дадзеных у рэжыме рэальнага часу. Выкарыстоўваючы Cloud Dataflow, арганізацыі могуць эфектыўна спраўляцца з масіўным наплывам
Якія крокі неабходна зрабіць для стварэння канвеера аналітыкі IoT на воблачнай платформе Google?
Стварэнне канвеера аналітыкі IoT на воблачнай платформе Google (GCP) уключае ў сябе некалькі этапаў, якія ахопліваюць збор даных, прыём даных, апрацоўку і аналіз даных. Гэты комплексны працэс дазваляе арганізацыям атрымліваць каштоўную інфармацыю са сваіх прылад Інтэрнэту рэчаў (IoT) і прымаць абгрунтаваныя рашэнні. У гэтым адказе мы паглыбімся ў кожны этап, які ўдзельнічае ў
- 1
- 2