რა არის კლასიფიკატორი?
კლასიფიკატორი მანქანათმცოდნეობის კონტექსტში არის მოდელი, რომელიც მომზადებულია მოცემული შეყვანის მონაცემთა წერტილის კატეგორიის ან კლასის პროგნოზირებისთვის. ეს არის ფუნდამენტური კონცეფცია ზედამხედველობით სწავლაში, სადაც ალგორითმი სწავლობს ეტიკეტირებული ტრენინგის მონაცემებიდან, რათა გააკეთოს წინასწარმეტყველება უხილავ მონაცემებზე. კლასიფიკატორები ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა პროგრამებში
შესაძლებელია თუ არა TensorBoard-ის გამოყენება ონლაინ?
დიახ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ TensorBoard ონლაინ მანქანური სწავლების მოდელების ვიზუალიზაციისთვის. TensorBoard არის ვიზუალიზაციის მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც მოყვება TensorFlow-ს, Google-ის მიერ შემუშავებულ პოპულარულ ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩოს. ის საშუალებას გაძლევთ თვალყური ადევნოთ და ვიზუალიზაცია გაუწიოთ თქვენი მანქანური სწავლების მოდელების სხვადასხვა ასპექტს, როგორიცაა მოდელის გრაფიკები, ტრენინგის მეტრიკა და ჩაშენებები. ამათ ვიზუალიზაციის გზით
შეიძლება თუ არა CMLE მოდელის განლაგებისთვის კონფიგურაციის ფაილის გამოყენება განაწილებული ML მოდელის ტრენინგის გამოყენებისას, რათა განისაზღვროს რამდენი მანქანა იქნება გამოყენებული ტრენინგში?
განაწილებული მანქანათმცოდნეობის (ML) მოდელის ტრენინგის გამოყენებისას Google Cloud AI პლატფორმაზე, თქვენ ნამდვილად შეგიძლიათ გამოიყენოთ კონფიგურაციის ფაილი CMLE (Cloud Machine Learning Engine) მოდელის გამოსაყენებლად ტრენინგში გამოყენებული მანქანების რაოდენობის დასადგენად. თუმცა, შეუძლებელია პირდაპირ განისაზღვროს რა ტიპის მანქანები იქნება გამოყენებული. In
რა არის განლაგების მიზნები Pusher კომპონენტისთვის TFX-ში?
Pusher კომპონენტი TensorFlow Extended-ში (TFX) არის TFX მილსადენის ფუნდამენტური ნაწილი, რომელიც ახორციელებს გაწვრთნილი მოდელების განლაგებას სხვადასხვა სამიზნე გარემოში. TFX-ში Pusher კომპონენტის განლაგების მიზნები მრავალფეროვანია და მოქნილი, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს განათავსონ თავიანთი მოდელები სხვადასხვა პლატფორმებზე, მათი სპეციფიკური მოთხოვნებიდან გამომდინარე. Ამაში
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow გაფართოებული (TFX), განაწილებული დამუშავება და კომპონენტები, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შეიძლება BLEU ქულა გამოვიყენოთ AutoML Translation-ით გაწვრთნილი მორგებული თარგმანის მოდელის მუშაობის შესაფასებლად?
BLEU ქულა არის ფართოდ გამოყენებული მეტრიკა მანქანური თარგმანის მოდელების მუშაობის შესაფასებლად. ის ზომავს მსგავსებას მანქანით შექმნილ თარგმანსა და ერთ ან მეტ საცნობარო თარგმანს შორის. მორგებული თარგმანის მოდელის კონტექსტში, რომელიც გაწვრთნილია AutoML Translation-ით, BLEU ქულას შეუძლია უზრუნველყოს ღირებული ინფორმაცია ხარისხისა და ეფექტურობის შესახებ.
რა ნაბიჯებს მოიცავს AutoML Translation-ით მორგებული თარგმანის მოდელის შექმნა?
მორგებული თარგმანის მოდელის შექმნა AutoML Translation-ით მოიცავს ნაბიჯების სერიას, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მოამზადონ მოდელი, რომელიც სპეციალურად მორგებულია მათ თარგმანის საჭიროებებზე. AutoML Translation არის Google Cloud AI პლატფორმის მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც იყენებს მანქანური სწავლების ტექნიკას მაღალი ხარისხის თარგმანის მოდელების შექმნის პროცესის ავტომატიზაციისთვის. ამ პასუხში,
რა არის Advanced Glossary ფუნქციის მიზანი Translation API-ში?
Advanced Glossary ფუნქცია Google Cloud AI Platform-ის თარგმანის API-ში ემსახურება გადამწყვეტ მიზანს მანქანური თარგმანის შედეგების სიზუსტისა და ხარისხის გასაუმჯობესებლად. ეს ფუნქცია საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს უზრუნველყონ ტერმინების პერსონალური ლექსიკონი, რომლებიც სპეციფიკურია მათი დომენისთვის ან ინდუსტრიისთვის, რაც საშუალებას აძლევს თარგმანის მოდელს უკეთ გაიგოს და თარგმნოს ეს ტერმინები.
როგორ მოქმედებს ბლოკის ზომის არჩევანი მუდმივ დისკზე მის შესრულებაზე სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევაში?
მუდმივ დისკზე ბლოკის ზომის არჩევამ შეიძლება მნიშვნელოვნად იმოქმედოს მის შესრულებაზე ხელოვნური ინტელექტის (AI) სფეროში გამოყენების სხვადასხვა შემთხვევებში, როდესაც გამოიყენებთ Google Cloud Machine Learning (ML) და Google Cloud AI პლატფორმას პროდუქტიული მონაცემთა მეცნიერებისთვის. ბლოკის ზომა ეხება ფიქსირებული ზომის ნაწილებს, რომლებშიც ინახება მონაცემები
რა განსხვავებაა AI პლატფორმის ოპტიმიზატორსა და HyperTune-ს შორის AI პლატფორმის ტრენინგში?
AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი და HyperTune არის ორი განსხვავებული ფუნქცია, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud AI პლატფორმა მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგის ოპტიმიზაციისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე მიზნად ისახავს მოდელის მუშაობის გაუმჯობესებას, ისინი განსხვავდებიან თავიანთი მიდგომებითა და ფუნქციონალობით. AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი არის ფუნქცია, რომელიც ავტომატურად იკვლევს ჰიპერპარამეტრულ სივრცეს საუკეთესო ნაკრების მოსაძებნად
როგორ უზრუნველყოფს Pipelines Dashboard UI მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი ინტერფეისი თქვენი მილსადენებისა და გაშვებების პროგრესის მართვისა და თვალყურის დევნებისთვის?
Google Cloud AI პლატფორმის Pipelines Dashboard UI მომხმარებლებს აძლევს მოსახერხებელი ინტერფეისით, რათა მართონ და თვალყური ადევნონ მილსადენებისა და გაშვების პროგრესს. ეს ინტერფეისი შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმის მილსადენებთან მუშაობის პროცესის გასამარტივებლად და საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ეფექტურად აკონტროლონ და გააკონტროლონ თავიანთი მანქანური სწავლების სამუშაო ნაკადები. Ერთერთი