Так, TensorBoard онлайн можна выкарыстоўваць для візуалізацыі мадэляў машыннага навучання.
TensorBoard - гэта магутны інструмент візуалізацыі, які пастаўляецца з TensorFlow, папулярнай платформай машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаванай Google. Гэта дазваляе адсочваць і візуалізаваць розныя аспекты вашых мадэляў машыннага навучання, такія як графікі мадэляў, навучальныя паказчыкі і ўбудовы. Візуалізуючы гэтыя кампаненты, вы можаце атрымаць уяўленне аб паводзінах вашых мадэляў, вызначыць магчымыя праблемы і аптымізаваць іх прадукцыйнасць.
Каб выкарыстоўваць TensorBoard онлайн, вы можаце выкарыстоўваць платформы воблачных вылічэнняў, такія як Google Colab або Google Cloud AI Platform Notebooks. Гэтыя платформы забяспечваюць інтэграванае асяроддзе, дзе вы можаце пісаць і выконваць свой код машыннага навучання з дапамогай наўтбукаў Jupyter і атрымліваць доступ да TensorBoard для мэт візуалізацыі. Google Colab, напрыклад, прапануе бясплатнае воблачнае асяроддзе наўтбукаў Jupyter з убудаванай падтрымкай TensorBoard. Вы можаце проста ўсталяваць TensorFlow і іншыя неабходныя бібліятэкі ў нататнік Colab і пачаць выкарыстоўваць TensorBoard для візуалізацыі вашых мадэляў.
Іншы варыянт выкарыстання TensorBoard онлайн - гэта разгортванне вашых мадэляў машыннага навучання на воблачных платформах, такіх як Google Cloud AI Platform. Пасля таго, як вы навучылі сваю мадэль і захавалі неабходныя журналы і кантрольныя кропкі, вы можаце выкарыстоўваць TensorBoard для візуалізацыі гэтых часопісаў непасрэдна з воблачнай платформы. Гэта дазваляе кантраляваць працэс навучання, аналізаваць прадукцыйнасць мадэлі і выпраўляць любыя праблемы без неабходнасці спампоўваць журналы на лакальную машыну.
У дадатак да воблачных платформаў існуюць таксама інтэрнэт-сэрвісы, такія як TensorBoard.dev, якія забяспечваюць вэб-інтэрфейс для візуалізацыі часопісаў TensorBoard. TensorBoard.dev дазваляе загружаць вашы журналы TensorBoard у воблака і праглядаць іх праз вэб-браўзер. Гэта можа быць асабліва карысна для абмену візуалізацыямі вашай мадэлі з калегамі або для дэманстрацыі вашай працы больш шырокай аўдыторыі.
Выкарыстанне TensorBoard онлайн можа аптымізаваць працэс візуалізацыі мадэлі, палегчыць супрацоўніцтва і спрасціць абмен інфармацыяй аб машынным навучанні. Незалежна ад таго, з'яўляецеся вы пачаткоўцам у вывучэнні канцэпцый машыннага навучання або дасведчаным спецыялістам па тонкай наладзе складаных мадэляў, выкарыстанне інтэрнэт-рэсурсаў TensorBoard можа палепшыць ваш працоўны працэс і дапамагчы вам дасягнуць лепшых вынікаў у вашых праектах машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning