რა არის ML-ს სპეციფიკური მოსაზრებები ML აპლიკაციის შემუშავებისას?
მანქანათმცოდნეობის (ML) აპლიკაციის შემუშავებისას, არსებობს ML-სპეციფიკური რამდენიმე მოსაზრება, რომელიც უნდა იქნას გათვალისწინებული. ეს მოსაზრებები გადამწყვეტია ML მოდელის ეფექტურობის, ეფექტურობისა და სანდოობის უზრუნველსაყოფად. ამ პასუხში განვიხილავთ ML-ს სპეციფიკურ რამდენიმე ძირითად მოსაზრებას, რომელიც დეველოპერებმა უნდა გაითვალისწინონ როდის
რა არის TensorFlow Extended (TFX) ჩარჩოს მიზანი?
TensorFlow Extended (TFX) ჩარჩოს მიზანია უზრუნველყოს ყოვლისმომცველი და მასშტაბური პლატფორმა მანქანათმცოდნეობის (ML) მოდელების შემუშავებისა და დანერგვისთვის წარმოებაში. TFX სპეციალურად შექმნილია იმ გამოწვევების გადასაჭრელად, რომლებსაც აწყდებიან ML პრაქტიკოსები, როდესაც კვლევიდან დანერგვაზე გადადიან, ინსტრუმენტებისა და საუკეთესო პრაქტიკის ნაკრების მიწოდებით.
რა ნაბიჯებია ჩართული გრაფიკის დარეგულირებული მოდელის შესაქმნელად?
გრაფიკის დარეგულირებული მოდელის შექმნა მოიცავს რამდენიმე საფეხურს, რომლებიც აუცილებელია მანქანური სწავლების მოდელის ტრენინგისთვის სინთეზირებული გრაფიკების გამოყენებით. ეს პროცესი აერთიანებს ნერვული ქსელების ძალას გრაფიკის რეგულარიზაციის ტექნიკასთან, რათა გააუმჯობესოს მოდელის შესრულება და განზოგადების შესაძლებლობები. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ თითოეულ ნაბიჯს და დეტალურად განვიხილავთ
რა სარგებლობა მოაქვს Cloud ML Engine-ის გამოყენებას მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგისა და მომსახურებისთვის?
Cloud ML Engine არის Google Cloud Platform (GCP) მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც გთავაზობთ უამრავ სარგებელს მანქანური სწავლების (ML) მოდელების ტრენინგისა და მომსახურებისთვის. Cloud ML Engine-ის შესაძლებლობების გამოყენებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ ისარგებლონ მასშტაბური და მართული გარემოთი, რომელიც ამარტივებს ML-ის აგების, ტრენინგის და დანერგვის პროცესს.
როგორ იყენებს AI პლატფორმის Pipelines წინასწარ აშენებულ TFX კომპონენტებს მანქანური სწავლების პროცესის გასამარტივებლად?
AI პლატფორმის მილსადენები არის Google Cloud-ის მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც იყენებს წინასწარ აშენებულ TFX კომპონენტებს მანქანური სწავლების პროცესის გასამარტივებლად. TFX, რომელიც ნიშნავს TensorFlow Extended-ს, არის ბოლოდან ბოლომდე პლატფორმა წარმოებისთვის მზა მანქანათმცოდნეობის მოდელების შესაქმნელად და განსათავსებლად. AI პლატფორმის მილსადენებში TFX კომპონენტების გამოყენებით, დეველოპერებს და მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ გაამარტივონ და
როგორ იძლევა Kubeflow გაწვრთნილი მოდელების მარტივ გაზიარებას და განლაგებას?
Kubeflow, ღია კოდის პლატფორმა, ხელს უწყობს გაწვრთნილი მოდელების უწყვეტ გაზიარებას და განლაგებას Kubernetes-ის ძალის გამოყენებით კონტეინერირებული აპლიკაციების მართვისთვის. Kubeflow-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ ადვილად შეფუთონ თავიანთი მანქანური სწავლის (ML) მოდელები, აუცილებელ დამოკიდებულებებთან ერთად, კონტეინერებში. შემდეგ ეს კონტეინერები შეიძლება გაიზიაროთ და განლაგდეს სხვადასხვა გარემოში, რაც ხელსაყრელია
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, Kubeflow - მანქანათმცოდნეობა Kubernetes-ზე, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის შვიდი ნაბიჯი ჩართული მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესში?
მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესი შედგება შვიდი არსებითი ნაბიჯისგან, რომლებიც ხელმძღვანელობენ მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავებასა და დანერგვას. ეს ნაბიჯები გადამწყვეტია მოდელების სიზუსტის, ეფექტურობისა და საიმედოობის უზრუნველსაყოფად. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ თითოეულ ამ ნაბიჯს, რაც უზრუნველყოფს მანქანური სწავლების სამუშაო პროცესის ყოვლისმომცველ გაგებას. ნაბიჯი
რა ნაბიჯებს მოიცავს Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენება?
Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენების პროცესი მოიცავს რამდენიმე საფეხურს, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს განათავსონ და გამოიყენონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები მასშტაბური პროგნოზების გასაკეთებლად. ეს სერვისი, რომელიც არის Google Cloud AI პლატფორმის ნაწილი, სთავაზობს სერვერის გადაწყვეტას გაწვრთნილ მოდელებზე პროგნოზების გასაშვებად, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ
რას აკეთებს ფუნქცია "export_savedmodel" TensorFlow-ში?
ფუნქცია "export_savedmodel" TensorFlow-ში არის გადამწყვეტი ინსტრუმენტი გაწვრთნილი მოდელების ექსპორტისთვის ფორმატში, რომელიც შეიძლება ადვილად განლაგდეს და გამოიყენოს პროგნოზების გასაკეთებლად. ეს ფუნქცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეინახონ თავიანთი TensorFlow მოდელები, მოდელის არქიტექტურისა და ნასწავლი პარამეტრების ჩათვლით, სტანდარტიზებულ ფორმატში, სახელწოდებით SavedModel. SavedModel ფორმატი არის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სერვერული პროგნოზები მასშტაბით, გამოცდის მიმოხილვა
რა ძირითადი ნაბიჯებია ჩართული მანქანურ სწავლებასთან მუშაობის პროცესში?
მანქანურ სწავლებასთან მუშაობა მოიცავს საკვანძო ნაბიჯების სერიას, რომლებიც გადამწყვეტია მანქანური სწავლების მოდელების წარმატებული განვითარებისა და დანერგვისთვის. ეს ნაბიჯები შეიძლება ფართოდ დაიყოს მონაცემთა შეგროვებას და წინასწარ დამუშავებას, მოდელის შერჩევას და ტრენინგს, მოდელის შეფასებას და ვალიდაციას და მოდელის დანერგვასა და მონიტორინგს. თითოეული ნაბიჯი გადამწყვეტ როლს თამაშობს
- 1
- 2