რა არის ერთი ცხელი კოდირება?
ერთი ცხელი კოდირება არის ტექნიკა, რომელიც ხშირად გამოიყენება ღრმა სწავლის სფეროში, კონკრეტულად მანქანური სწავლისა და ნერვული ქსელების კონტექსტში. TensorFlow-ში, ღრმა სწავლების პოპულარულ ბიბლიოთეკაში, ერთი ცხელი კოდირება არის მეთოდი, რომელიც გამოიყენება კატეგორიული მონაცემების წარმოსადგენად ფორმატში, რომელიც ადვილად შეიძლება დამუშავდეს მანქანური სწავლების ალგორითმებით. In
როგორ დავაკონფიგურიროთ ღრუბლის გარსი?
Cloud Shell-ის Google Cloud Platform-ში (GCP) კონფიგურაციისთვის, თქვენ უნდა შეასრულოთ რამდენიმე ნაბიჯი. Cloud Shell არის ვებზე დაფუძნებული, ინტერაქტიული გარსის გარემო, რომელიც უზრუნველყოფს წვდომას ვირტუალურ მანქანაზე (VM) წინასწარ დაინსტალირებული ხელსაწყოებითა და ბიბლიოთეკებით. ის საშუალებას გაძლევთ მართოთ თქვენი GCP რესურსები და შეასრულოთ სხვადასხვა ამოცანები საჭიროების გარეშე
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, GCP– ით დაწყება, ღრუბელი ჭურვი
როგორ განვასხვავოთ Google Cloud Console და Google Cloud Platform?
Google Cloud Console და Google Cloud Platform არის ორი განსხვავებული კომპონენტი Google Cloud სერვისების უფრო ფართო ეკოსისტემაში. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი მჭიდრო კავშირშია, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს მათ შორის განსხვავებები Google Cloud გარემოში ეფექტურად ნავიგაციისა და გამოყენებისთვის. Google Cloud Console, ასევე ცნობილი როგორც GCP Console, არის
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, შესავალი, GCP კონსოლის ტური
უნდა იყოს თუ არა მონაცემების გამომსახველი ფუნქციები რიცხვითი ფორმატით და ორგანიზებული ფუნქციების სვეტებში?
მანქანური სწავლების სფეროში, განსაკუთრებით ღრუბელში ტრენინგის მოდელების დიდი მონაცემების კონტექსტში, მონაცემთა წარმოდგენა გადამწყვეტ როლს თამაშობს სასწავლო პროცესის წარმატებაში. ფუნქციები, რომლებიც არის მონაცემთა ინდივიდუალური გაზომვადი თვისებები ან მახასიათებლები, ჩვეულებრივ ორგანიზებულია ფუნქციების სვეტებში. სანამ ის არის
როგორია სწავლის მაჩვენებელი მანქანათმცოდნეობაში?
სწავლის სიჩქარე არის მოდელის დარეგულირების გადამწყვეტი პარამეტრი მანქანური სწავლის კონტექსტში. იგი განსაზღვრავს ნაბიჯის ზომას ყოველი სასწავლო ნაბიჯის გამეორებისას, წინა სასწავლო ეტაპიდან მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე. სწავლის სიჩქარის კორექტირებით, ჩვენ შეგვიძლია ვაკონტროლოთ ტემპი, რომლითაც მოდელი სწავლობს ტრენინგის მონაცემებს და
არის თუ არა ჩვეულებრივ რეკომენდებული მონაცემების გაყოფა ტრენინგსა და შეფასებას შორის, შესაბამისად, 80%-დან 20%-მდე?
ჩვეულებრივი გაყოფა ტრენინგსა და შეფასებას შორის მანქანათმცოდნეობის მოდელებში არ არის დაფიქსირებული და შეიძლება განსხვავდებოდეს სხვადასხვა ფაქტორების მიხედვით. თუმცა, ზოგადად რეკომენდირებულია მონაცემთა მნიშვნელოვანი ნაწილის გამოყოფა ტრენინგზე, როგორც წესი, დაახლოებით 70-80%, და დარჩენილი ნაწილის დაჯავშნა შეფასებისთვის, რომელიც იქნება დაახლოებით 20-30%. ეს გაყოფა უზრუნველყოფს ამას
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შემდგომი ნაბიჯები მანქანური სწავლებისთვის, ღრმა მონაცემების სასწავლო მოდელების დიდი მონაცემები
შეიძლება თუ არა Google-ის ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებების გამოყენება კომპიუტერის საცავიდან გამოყოფისთვის ML მოდელის უფრო ეფექტური ტრენინგისთვის დიდი მონაცემებით?
მანქანური სწავლების მოდელების ეფექტური ტრენინგი დიდი მონაცემებით არის გადამწყვეტი ასპექტი ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. Google გვთავაზობს სპეციალიზებულ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც შესაძლებელს გახდის გამოთვლების გამოთვლას საცავიდან, რაც უზრუნველყოფს ეფექტური ტრენინგის პროცესებს. ეს გადაწყვეტილებები, როგორიცაა Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery და ღია მონაცემთა ნაკრები, უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ ჩარჩოს წინსვლისთვის
გთავაზობთ თუ არა Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და ამუშავებს რესურსების გამორთვას მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) არის Google Cloud Platform (GCP) მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი მანქანური სწავლების მოდელების განაწილებული და პარალელურად სწავლებისთვის. თუმცა, ის არ გვთავაზობს რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და არც რესურსის გამორთვას ახორციელებს მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ. ამ პასუხში ჩვენ გავაკეთებთ
შესაძლებელია თუ არა მანქანური სწავლების მოდელების სწავლება თვითნებურად დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე, შეფერხებების გარეშე?
მანქანური სწავლების მოდელების სწავლება მონაცემთა დიდ ნაკრებებზე ჩვეულებრივი პრაქტიკაა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. თუმცა, მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ მონაცემთა ნაკრების ზომამ შეიძლება გამოიწვიოს გამოწვევები და პოტენციური შეფერხებები სასწავლო პროცესის დროს. მოდით განვიხილოთ მანქანური სწავლების მოდელების სწავლების შესაძლებლობა თვითნებურად დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე და
CMLE-ის გამოყენებისას საჭიროა თუ არა ვერსიის შესაქმნელად ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება?
ვერსიის შესაქმნელად CMLE (Cloud Machine Learning Engine) გამოყენებისას აუცილებელია ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება. ეს მოთხოვნა მნიშვნელოვანია რამდენიმე მიზეზის გამო, რაც დეტალურად იქნება ახსნილი ამ პასუხში. პირველ რიგში, მოდით გავიგოთ, რას ნიშნავს "ექსპორტირებული მოდელი". CMLE-ის კონტექსტში, ექსპორტირებული მოდელი