რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
უფრო დიდი მონაცემთა ბაზა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, განსაკუთრებით Google Cloud Machine Learning-ში, ეხება მონაცემთა კრებულს, რომელიც არის ვრცელი ზომითა და სირთულით. უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრების მნიშვნელობა მდგომარეობს მის უნარში გააძლიეროს მანქანური სწავლის მოდელების შესრულება და სიზუსტე. როდესაც მონაცემთა ნაკრები დიდია, ის შეიცავს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google ინსტრუმენტები მანქანური სწავლებისთვის, Google მანქანა სწავლის მიმოხილვა
რა არის ბუნებრივი გრაფიკები და შეიძლება თუ არა მათი გამოყენება ნერვული ქსელის მოსამზადებლად?
ბუნებრივი გრაფიკები არის რეალური სამყაროს მონაცემების გრაფიკული წარმოდგენები, სადაც კვანძები წარმოადგენენ ერთეულებს, ხოლო კიდეები აღნიშნავენ ამ ერთეულებს შორის ურთიერთობას. ეს გრაფიკები ჩვეულებრივ გამოიყენება რთული სისტემების მოდელირებისთვის, როგორიცაა სოციალური ქსელები, ციტირების ქსელები, ბიოლოგიური ქსელები და სხვა. ბუნებრივი გრაფიკები აღწერს მონაცემებში არსებულ რთულ შაბლონებს და დამოკიდებულებებს, რაც მათ ღირებულს ხდის სხვადასხვა მანქანებისთვის
რა არის TensorFlow?
TensorFlow არის Google-ის მიერ შემუშავებული ღია კოდის მანქანური სწავლების ბიბლიოთეკა, რომელიც ფართოდ გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ის შექმნილია იმისთვის, რომ მკვლევარებსა და დეველოპერებს საშუალება მისცეს შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები ეფექტურად. TensorFlow განსაკუთრებით ცნობილია თავისი მოქნილობით, მასშტაბურობით და მარტივად გამოყენებისთვის, რაც მას პოპულარულ არჩევანს ხდის ორივესთვის.
როგორ იცის ადამიანმა, როდის გამოიყენოს ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი ტრენინგი?
ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის სწავლების ორი ფუნდამენტური ტიპი, რომლებიც ემსახურება განსხვავებულ მიზნებს მონაცემთა ხასიათისა და დავალების მიზნებიდან გამომდინარე. იმის გაგება, თუ როდის გამოვიყენოთ ზედამხედველობითი ტრენინგი უკონტროლო ტრენინგის წინააღმდეგ, გადამწყვეტია მანქანური სწავლების ეფექტური მოდელების შემუშავებაში. არჩევანი ამ ორ მიდგომას შორის დამოკიდებულია
რატომ არის რეკომენდებული Python 3-ის საბაზისო გაგება ამ გაკვეთილების სერიასთან ერთად?
Python 3-ის საბაზისო გაგება რეკომენდირებულია რამდენიმე მიზეზის გამო მიჰყვეთ ამ გაკვეთილების სერიას პითონის პრაქტიკული მანქანური სწავლების შესახებ. პითონი არის ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული პროგრამირების ენა მანქანათმცოდნეობის და მონაცემთა მეცნიერების სფეროში. იგი ფართოდ გამოიყენება მისი სიმარტივის, წაკითხვისა და ფართო ბიბლიოთეკებისთვის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით, შესავალი, Python– ით პრაქტიკული მანქანური სწავლების შესავალი, გამოცდის მიმოხილვა
რატომ არის მონაცემთა ფორმირება მნიშვნელოვანი ნაბიჯი მონაცემთა მეცნიერების პროცესში TensorFlow-ის გამოყენებისას?
მონაცემების ჩამოყალიბება არსებითი ნაბიჯია მონაცემთა მეცნიერების პროცესში TensorFlow-ის გამოყენებისას. ეს პროცესი გულისხმობს ნედლი მონაცემების ტრანსფორმაციას ფორმატში, რომელიც შესაფერისია მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებისთვის. მონაცემების მომზადებით და ფორმირებით, ჩვენ შეგვიძლია დავრწმუნდეთ, რომ ის არის თანმიმდევრულ და ორგანიზებულ სტრუქტურაში, რაც გადამწყვეტია ზუსტი მოდელის ტრენინგისთვის.
როგორ აკეთებს მანქანური სწავლება პროგნოზებს ახალ მაგალითებზე?
მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შექმნილია ახალ მაგალითებზე პროგნოზების გასაკეთებლად არსებული მონაცემებიდან მიღებული შაბლონებისა და ურთიერთობების გამოყენებით. Cloud Computing-ის და კონკრეტულად Google Cloud Platform (GCP) ლაბორატორიების კონტექსტში, ამ პროცესს ხელს უწყობს ძლიერი Machine Learning Cloud ML Engine-ით. იმის გასაგებად, თუ როგორ აკეთებს მანქანური სწავლება პროგნოზებს
რა სარგებელი მოაქვს მუდმივი დისკების გამოყენებას ღრუბელში მანქანური სწავლისა და მონაცემთა მეცნიერების დატვირთვის გასაშვებად?
მუდმივი დისკები არის ღირებული რესურსი მანქანური სწავლისა და მონაცემთა მეცნიერების სამუშაო დატვირთვისთვის ღრუბელში. ეს დისკები გვთავაზობენ რამდენიმე სარგებელს, რაც ზრდის მონაცემთა მეცნიერებისა და მანქანური სწავლების პრაქტიკოსების პროდუქტიულობას და ეფექტურობას. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ ამ სარგებელს, მათ დიდაქტიკური ღირებულების ყოვლისმომცველ განმარტებას
რა უპირატესობები აქვს Google Cloud Storage (GCS) გამოყენებას მანქანური სწავლისა და მონაცემთა მეცნიერების დატვირთვისთვის?
Google Cloud Storage (GCS) გთავაზობთ რამდენიმე უპირატესობას მანქანური სწავლისა და მონაცემთა მეცნიერების დატვირთვისთვის. GCS არის მასშტაბირებადი და ხელმისაწვდომი ობიექტების შენახვის სერვისი, რომელიც უზრუნველყოფს უსაფრთხო და გამძლე შენახვას დიდი რაოდენობით მონაცემებისთვის. ის შექმნილია Google Cloud-ის სხვა სერვისებთან შეუფერხებლად ინტეგრირებისთვის, რაც მას მძლავრ ინსტრუმენტად აქცევს მართვისა და ანალიზისთვის
რატომ არის მომგებიანი Colab-ის განახლება მეტი გამოთვლითი სიმძლავრით ღრმა სწავლის VM-ების გამოყენებით მონაცემთა მეცნიერებისა და მანქანური სწავლების სამუშაო ნაკადების თვალსაზრისით?
Colab-ის განახლებამ მეტი გამოთვლითი სიმძლავრით ღრმა სწავლის ვირტუალური მეხსიერების გამოყენებით შეიძლება მოიტანოს რამდენიმე სარგებელი მონაცემთა მეცნიერებისა და მანქანური სწავლების სამუშაო პროცესებში. ეს გაფართოება საშუალებას აძლევს უფრო ეფექტურ და სწრაფ გამოთვლას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მოამზადონ და განათავსონ რთული მოდელები უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრებით, რაც საბოლოოდ გამოიწვევს გაუმჯობესებულ შესრულებას და პროდუქტიულობას. განახლების ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა