Що таке одне гаряче кодування?
One hot encoding — це техніка, яка часто використовується в області глибокого навчання, зокрема в контексті машинного навчання та нейронних мереж. У TensorFlow, популярній бібліотеці глибокого навчання, одне гаряче кодування — це метод, який використовується для представлення категоріальних даних у форматі, який можна легко обробити алгоритмами машинного навчання. в
Як налаштувати хмарну оболонку?
Щоб налаштувати Cloud Shell у Google Cloud Platform (GCP), потрібно виконати кілька кроків. Cloud Shell — це веб-інтерактивне середовище оболонки, яке забезпечує доступ до віртуальної машини (VM) із попередньо встановленими інструментами та бібліотеками. Це дозволяє вам керувати ресурсами GCP і виконувати різні завдання без необхідності
Як відрізнити Google Cloud Console і Google Cloud Platform?
Google Cloud Console і Google Cloud Platform є двома окремими компонентами ширшої екосистеми хмарних сервісів Google. Хоча вони тісно пов’язані, важливо розуміти відмінності між ними, щоб ефективно орієнтуватися в середовищі Google Cloud і використовувати його. Консоль Google Cloud, також відома як консоль GCP, є
- Published in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Введення, Тур консолі GCP
Чи мають об’єкти, що представляють дані, бути в числовому форматі та організовані в стовпці об’єктів?
У сфері машинного навчання, особливо в контексті великих даних для навчальних моделей у хмарі, подання даних відіграє вирішальну роль в успіху процесу навчання. Функції, які є індивідуальними вимірними властивостями або характеристиками даних, зазвичай організовані в стовпці ознак. Поки є
Яка швидкість навчання в машинному навчанні?
Швидкість навчання є важливим параметром налаштування моделі в контексті машинного навчання. Він визначає розмір кроку на кожній ітерації кроку навчання на основі інформації, отриманої з попереднього кроку навчання. Регулюючи швидкість навчання, ми можемо контролювати швидкість, з якою модель навчається з навчальних даних і
Чи зазвичай рекомендований розподіл даних між навчанням та оцінюванням становить близько 80% до 20% відповідно?
Звичайний розподіл між навчанням і оцінюванням у моделях машинного навчання не є постійним і може змінюватися залежно від різних факторів. Однак зазвичай рекомендується виділяти значну частину даних для навчання, як правило, близько 70-80%, а решту залишати для оцінки, яка становитиме близько 20-30%. Цей розподіл забезпечує це
Чи можна використовувати хмарні рішення Google для відокремлення обчислень від сховища для більш ефективного навчання моделі ML із великими даними?
Ефективне навчання моделей машинного навчання з великими даними є ключовим аспектом у сфері штучного інтелекту. Google пропонує спеціалізовані рішення, які дозволяють відокремити обчислення від сховища, забезпечуючи ефективні процеси навчання. Ці рішення, як-от Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery та відкриті набори даних, забезпечують комплексну основу для просування
Чи пропонує Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматичне отримання та конфігурацію ресурсів і вимикає ресурс після завершення навчання моделі?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) — це потужний інструмент, наданий Google Cloud Platform (GCP) для навчання моделей машинного навчання розподіленим і паралельним способом. Однак він не пропонує автоматичного отримання та конфігурації ресурсів, а також не обробляє вимикання ресурсу після завершення навчання моделі. У цій відповіді ми будемо
Чи можна навчити моделі машинного навчання на довільно великих наборах даних без збоїв?
Навчання моделей машинного навчання на великих наборах даних є звичайною практикою у сфері штучного інтелекту. Однак важливо зазначити, що розмір набору даних може створити проблеми та потенційні проблеми під час процесу навчання. Давайте обговоримо можливість навчання моделей машинного навчання на довільно великих наборах даних і
Чи вимагає створення версії вказувати джерело експортованої моделі під час використання CMLE?
Використовуючи CMLE (Cloud Machine Learning Engine) для створення версії, необхідно вказати джерело експортованої моделі. Ця вимога важлива з кількох причин, які будуть детально пояснені в цій відповіді. По-перше, давайте розберемося, що означає «експортована модель». У контексті CMLE — експортована модель