რა არის ერთი ცხელი კოდირება?
ერთი ცხელი კოდირება არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მანქანურ სწავლასა და მონაცემთა დამუშავებაში, რათა წარმოადგინოს კატეგორიული ცვლადები, როგორც ბინარული ვექტორები. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა ალგორითმებთან მუშაობისას, რომლებსაც არ შეუძლიათ უშუალოდ კატეგორიული მონაცემების მართვა, როგორიცაა უბრალო და მარტივი შემფასებელი. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით ერთი ცხელი კოდირების კონცეფციას, მის დანიშნულებას და
რას იტყვით ML მოდელების ჰიბრიდულ კონფიგურაციაში გაშვებაზე, არსებული მოდელებით, რომლებიც მუშაობენ ადგილობრივად და შედეგები იგზავნება ღრუბელში?
მანქანათმცოდნეობის (ML) მოდელების გაშვება ჰიბრიდულ კონფიგურაციაში, სადაც არსებული მოდელები შესრულებულია ადგილობრივად და მათი შედეგები იგზავნება ღრუბელში, შეიძლება შემოგთავაზოთ რამდენიმე სარგებელი მოქნილობის, მასშტაბურობისა და ხარჯების ეფექტურობის თვალსაზრისით. ეს მიდგომა იყენებს როგორც ლოკალურ, ისე ღრუბელზე დაფუძნებული გამოთვლითი რესურსების ძლიერ მხარეებს, რაც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს გამოიყენონ არსებული ინფრასტრუქტურა.
რა როლი ითამაშა TensorFlow-მა დანიელის პროექტში MBARI-ს მეცნიერებთან?
TensorFlow-მა გადამწყვეტი როლი ითამაშა დანიელის პროექტში MBARI-ის მეცნიერებთან ერთად, მძლავრი და მრავალმხრივი პლატფორმის მიწოდებით ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავებისა და დანერგვისთვის. TensorFlow, ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ, მნიშვნელოვანი პოპულარობა მოიპოვა AI საზოგადოებაში ფუნქციების ფართო სპექტრისა და გამოყენების სიმარტივის გამო.
რა როლი ითამაშა პროექტში Airbnb-ის მანქანური სწავლების პლატფორმამ Bighead?
Bighead-მა, Airbnb-ის მანქანური სწავლების პლატფორმამ, გადამწყვეტი როლი ითამაშა მანქანური სწავლების გამოყენებით ფოტოების ჩამონათვალის კატეგორიზაციის პროექტში. ეს პლატფორმა შეიქმნა იმისათვის, რომ გადაჭრას Airbnb-ის წინაშე მდგარი გამოწვევები მანქანური სწავლების მოდელების ეფექტურად დანერგვისა და მართვის მასშტაბით. TensorFlow-ის სიმძლავრის გამოყენებით, Bighead-მა შესთავაზა Airbnb-ს პროცესის ავტომატიზაცია და გამარტივება
რა როლი აქვს Apache Beam-ს TFX ჩარჩოში?
Apache Beam არის ღია კოდის ერთიანი პროგრამირების მოდელი, რომელიც უზრუნველყოფს მძლავრ ჩარჩოს პარტიული და ნაკადის მონაცემთა დამუშავების მილსადენების შესაქმნელად. ის გთავაზობთ მარტივ და ექსპრესიულ API-ს, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს დაწერონ მონაცემთა დამუშავების მილსადენები, რომლებიც შეიძლება შესრულდეს სხვადასხვა განაწილებულ დამუშავების ფონზე, როგორიცაა Apache Flink, Apache Spark და Google Cloud Dataflow.
როგორ იყენებს TFX Apache Beam-ს ML ინჟინერიაში წარმოების ML განლაგებისთვის?
Apache Beam არის მძლავრი ღია წყაროს ჩარჩო, რომელიც უზრუნველყოფს ერთიან პროგრამირების მოდელს როგორც სერიული, ასევე ნაკადის მონაცემთა დამუშავებისთვის. ის გვთავაზობს API-ების და ბიბლიოთეკების კომპლექტს, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს დაწერონ მონაცემთა დამუშავების მილსადენები, რომლებიც შეიძლება შესრულდეს სხვადასხვა განაწილებულ დამუშავების ფონზე, როგორიცაა Apache Flink, Apache Spark და Google Cloud Dataflow.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow გაფართოებული (TFX), ML ინჟინერია TLX– ით ML– ს განლაგების წარმოებისთვის, გამოცდის მიმოხილვა
რა უპირატესობა აქვს TensorFlow მონაცემთა ნაკრების გამოყენებას TensorFlow 2.0-ში?
TensorFlow მონაცემთა ნაკრები გთავაზობთ TensorFlow 2.0-ის უპირატესობებს, რაც მათ ღირებულ ინსტრუმენტად აქცევს მონაცემთა დამუშავებისა და მოდელის ტრენინგისთვის ხელოვნური ინტელექტის (AI) სფეროში. ეს უპირატესობები გამომდინარეობს TensorFlow მონაცემთა ნაკრების დიზაინის პრინციპებიდან, რომლებიც პრიორიტეტს ანიჭებენ ეფექტურობას, მოქნილობას და გამოყენების მარტივობას. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით გასაღებს
როგორ შეგვიძლია გავიმეოროთ მონაცემების ორ კომპლექტზე ერთდროულად პითონში 'zip' ფუნქციის გამოყენებით?
Python-ში მონაცემთა ორ კომპლექტზე ერთდროულად გამეორებისთვის შეიძლება გამოყენებულ იქნას "zip" ფუნქცია. 'zip' ფუნქცია არგუმენტებად იღებს მრავალ გამეორებას და აბრუნებს ტოპების იტერატორს, სადაც თითოეული ტიპი შეიცავს შესაბამის ელემენტებს შეყვანის iterables-დან. ეს საშუალებას გვაძლევს დავამუშაოთ ელემენტები მონაცემთა მრავალი ნაკრებიდან ერთად a
- გამოქვეყნებულია Კომპიუტერული პროგრამირება, EITC/CP/PPF Python პროგრამირების საფუძვლები, ავტორიზაცია პითონში, დიაგონალური გამარჯვების ალგორითმი, გამოცდის მიმოხილვა
რა როლი აქვს Cloud Dataflow-ს IoT მონაცემების ანალიტიკური მილსადენის დამუშავებაში?
Cloud Dataflow, სრულად მართული სერვისი, რომელსაც უზრუნველყოფს Google Cloud Platform (GCP), გადამწყვეტ როლს თამაშობს IoT მონაცემების ანალიტიკაში დამუშავებაში. ის გთავაზობთ მასშტაბირებად და საიმედო გადაწყვეტას რეალურ დროში დიდი მოცულობის ნაკადის და სერიული მონაცემების ტრანსფორმაციისა და ანალიზისთვის. Cloud Dataflow-ის გამოყენებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ ეფექტურად გაუმკლავდნენ მასობრივ შემოდინებას
რა ნაბიჯებია ჩართული IoT ანალიტიკის მილსადენის აშენებაში Google Cloud Platform-ზე?
IoT ანალიტიკის მილსადენის აგება Google Cloud Platform-ზე (GCP) მოიცავს რამდენიმე საფეხურს, რომელიც მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას, მონაცემთა გადაღებას, მონაცემთა დამუშავებას და მონაცემთა ანალიზს. ეს ყოვლისმომცველი პროცესი საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს მიიღონ ღირებული ინფორმაცია მათი ინტერნეტ ნივთების (IoT) მოწყობილობებიდან და მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ თითოეულ ნაბიჯს
- 1
- 2