რა ჩაანაცვლებს Google Cloud Datalab-ს ახლა, როცა ის შეწყვეტილია?
Google Cloud Datalab, პოპულარული ნოუთბუქის გარემო მონაცემთა ძიების, ანალიზისა და ვიზუალიზაციისთვის, მართლაც შეწყვეტილია. თუმცა, Google-მა უზრუნველყო ალტერნატიული გადაწყვეტა მომხმარებლებისთვის, რომლებიც ეყრდნობოდნენ Datalab-ს მანქანური სწავლის ამოცანების შესასრულებლად. Google Cloud Datalab-ის რეკომენდებული ჩანაცვლება არის Google Cloud AI Platform Notebooks. Google Cloud AI Platform Notebooks არის
რა ნაბიჯებს მოიცავს Fashion-MNIST მონაცემთა ნაკრების წინასწარი დამუშავება მოდელის მომზადებამდე?
Fashion-MNIST მონაცემთა ნაკრების წინასწარი დამუშავება მოდელის სწავლებამდე მოიცავს რამდენიმე გადამწყვეტ ნაბიჯს, რაც უზრუნველყოფს მონაცემების სწორად ფორმატირებას და ოპტიმიზებას მანქანური სწავლების ამოცანების შესასრულებლად. ეს ნაბიჯები მოიცავს მონაცემთა ჩატვირთვას, მონაცემთა ძიებას, მონაცემთა გაწმენდას, მონაცემთა ტრანსფორმაციას და მონაცემთა გაყოფას. თითოეული ნაბიჯი ხელს უწყობს მონაცემთა ნაკრების ხარისხისა და ეფექტურობის გაზრდას, რაც საშუალებას იძლევა ზუსტი მოდელის ტრენინგი
რა ნაბიჯები მოიცავს Kaggle-ზე ბირთვის შექმნას მონაცემთა ნაკრების პოტენციალის გამოსავლენად და რა უპირატესობები აქვს ბირთვის გამოქვეყნებას?
Kaggle-ზე ბირთვის შექმნა მონაცემთა ნაკრების პოტენციალის წარმოსაჩენად რამდენიმე საფეხურს მოიცავს. ეს ნაბიჯები მოიცავს მონაცემთა ძიებას, მონაცემთა წინასწარ დამუშავებას, ფუნქციების ინჟინერიას, მოდელის შერჩევას, მოდელის ტრენინგს, მოდელის შეფასებას და ბოლოს ბირთვის გამოქვეყნებას. თითოეული ეს ნაბიჯი ხელს უწყობს მონაცემთა ნაკრების პოტენციალის დემონსტრირების საერთო მიზანს ინფორმაციულად და ვიზუალურად მიმზიდველად.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, მონაცემთა მეცნიერების პროექტი კაგლესთან ერთად, გამოცდის მიმოხილვა
რისი გაკეთება შეგიძლიათ Facets Deep Dive-ით?
Facets Deep Dive არის Google-ის მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი მანქანური სწავლების სფეროში მონაცემების ვიზუალიზაციისა და ანალიზისთვის. ის გთავაზობთ ფუნქციების ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მიიღონ ღრმა ხედვა თავიანთ მონაცემებზე, იდენტიფიცირონ შაბლონები და მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები. თავისი ინტუიციური ინტერფეისით და ფართო შესაძლებლობებით, Facets Deep Dive არის
როგორ იყენებს Datalab პანდებს მონაცემთა ანალიზისთვის და რა ტექნიკის გამოყენება შეიძლება საინტერესო სტატისტიკის შესასწავლად?
Datalab არის Google Cloud-ის მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც იყენებს პოპულარულ პითონის ბიბლიოთეკას, პანდას, მონაცემთა ანალიზისთვის. Pandas არის ფართოდ გამოყენებული ბიბლიოთეკა მონაცემთა მეცნიერების სფეროში და უზრუნველყოფს მონაცემთა სტრუქტურებსა და ფუნქციებს მონაცემთა ეფექტური მანიპულაციისა და ანალიზისთვის. Datalab აერთიანებს პანდაებს შეუფერხებლად, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეასრულონ მონაცემთა ანალიზის სხვადასხვა ამოცანები
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google ინსტრუმენტები მანქანური სწავლებისთვის, Google Cloud Datalab - ნოუთბუქი ღრუბელში, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ ხდება Google Cloud Datalab-ის ინტეგრირება BigQuery-თან და რა უპირატესობა აქვს მის გამოყენებას?
Google Cloud Datalab არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც უპრობლემოდ ინტეგრირდება BigQuery-თან, რაც მომხმარებლებს აძლევს ყოვლისმომცველ და ეფექტურ გარემოს მონაცემთა ძიების, ანალიზისა და ვიზუალიზაციისთვის. როგორც Google Cloud Datalab-ის, ასევე BigQuery-ის შესაძლებლობების გამოყენებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ განბლოკონ თავიანთი მონაცემების სრული პოტენციალი და მიიღონ ღირებული შეხედულებები. იმის გასაგებად, თუ როგორ Google Cloud