რა არის გრადიენტის გაძლიერების ალგორითმი?
ტრენინგის მოდელები ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, მოიცავს სხვადასხვა ალგორითმების გამოყენებას სასწავლო პროცესის ოპტიმიზაციისა და პროგნოზების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად. ერთ-ერთი ასეთი ალგორითმია Gradient Boosting ალგორითმი. Gradient Boosting არის ძლიერი ანსამბლის სწავლის მეთოდი, რომელიც აერთიანებს რამდენიმე სუსტ მოსწავლეს, მაგ
რა უარყოფითი მხარეები აქვს Eager რეჟიმის გამოყენებას და არა ჩვეულებრივ TensorFlow-ს, როდესაც Eager რეჟიმი გამორთულია?
Eager რეჟიმი TensorFlow-ში არის პროგრამირების ინტერფეისი, რომელიც იძლევა ოპერაციების დაუყონებლივ შესრულებას, რაც აადვილებს გამართვას და კოდის გაგებას. თუმცა, Eager რეჟიმის გამოყენებას რამდენიმე უარყოფითი მხარე აქვს ჩვეულებრივ TensorFlow-თან შედარებით Eager რეჟიმის გამორთვით. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ ამ ნაკლოვანებებს. ერთ-ერთი მთავარი
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, TensorFlow სურვილის რეჟიმი
რა უპირატესობა აქვს ჯერ Keras მოდელის გამოყენებას და შემდეგ მისი TensorFlow-ის შემფასებლად გადაქცევას, ვიდრე უბრალოდ TensorFlow-ის პირდაპირ გამოყენებას?
რაც შეეხება მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავებას, ორივე Keras და TensorFlow არის პოპულარული ჩარჩოები, რომლებიც გვთავაზობენ ფუნქციონალურობასა და შესაძლებლობებს. მიუხედავად იმისა, რომ TensorFlow არის ძლიერი და მოქნილი ბიბლიოთეკა ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად და ტრენინგისთვის, Keras უზრუნველყოფს უმაღლესი დონის API-ს, რომელიც ამარტივებს ნერვული ქსელების შექმნის პროცესს. ზოგიერთ შემთხვევაში, ის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, კერასის შეფასება შეფასებებით
რა ფუნქცია გამოიყენება BigQuery ML-ში მოდელის გამოყენებით პროგნოზების გასაკეთებლად?
BigQuery ML-ში მოდელის გამოყენებით პროგნოზების გასაკეთებლად გამოყენებულ ფუნქციას ეწოდება `ML.PREDICT`. BigQuery ML არის Google Cloud Platform-ის მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ მანქანური სწავლების მოდელები სტანდარტული SQL-ის გამოყენებით. `ML.PREDICT` ფუნქციით მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ თავიანთი გაწვრთნილი მოდელები ახალ მონაცემებზე და შექმნან პროგნოზები.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, BigQuery ML - მანქანათმცოდნეობა სტანდარტული SQL-ით, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შეგიძლიათ შეამოწმოთ მოდელის ტრენინგის სტატისტიკა BigQuery ML-ში?
BigQuery ML-ში მოდელის ტრენინგის სტატისტიკის შესამოწმებლად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ პლატფორმის მიერ მოწოდებული ჩაშენებული ფუნქციები და ხედები. BigQuery ML არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეასრულონ მანქანათმცოდნეობის ამოცანები სტანდარტული SQL-ის გამოყენებით, რაც მას ხელმისაწვდომს და მოსახერხებელი გახდის მონაცემთა ანალიტიკოსებისა და მეცნიერებისთვის. მას შემდეგ რაც ივარჯიშეთ ა
რა არის შექმნის მოდელის განაცხადის მიზანი BigQuery ML-ში?
CREATE MODEL განცხადების მიზანი BigQuery ML-ში არის მანქანური სწავლების მოდელის შექმნა სტანდარტული SQL-ის გამოყენებით Google Cloud-ის BigQuery პლატფორმაზე. ეს განცხადება საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მოამზადონ და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები რთული კოდირების ან გარე ხელსაწყოების გამოყენების გარეშე. CREATE MODEL განაცხადის გამოყენებისას მომხმარებლები
როგორ შეგიძლიათ წვდომა BigQuery ML?
BigQuery ML-ზე წვდომისთვის, თქვენ უნდა შეასრულოთ ნაბიჯების სერია, რომელიც მოიცავს თქვენი Google Cloud პროექტის დაყენებას, საჭირო API-ების ჩართვას, BigQuery მონაცემთა ნაკრების შექმნას და ბოლოს SQL მოთხოვნების შესრულებას მანქანური სწავლების მოდელების მოსამზადებლად და შესაფასებლად. პირველ რიგში, თქვენ უნდა შექმნათ Google Cloud პროექტი ან გამოიყენოთ არსებული. ეს
რა არის სამი ტიპის მანქანათმცოდნეობის მოდელი, რომელსაც მხარს უჭერს BigQuery ML?
BigQuery ML არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები სტანდარტული SQL-ის გამოყენებით BigQuery-ში. ის უზრუნველყოფს მანქანათმცოდნეობის შესაძლებლობების უწყვეტ ინტეგრაციას BigQuery გარემოში, რაც გამორიცხავს მონაცემთა გადაადგილების ან მონაცემთა რთული წინასწარ დამუშავების საჭიროებას. BigQuery ML-თან მუშაობისას არსებობს
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 სარგებელი მოაქვს Kubeflow-ს Google Kubernetes Engine-ზე (GKE) დაყენებას?
Kubeflow-ის ინსტალაცია Google Kubernetes Engine-ზე (GKE) გთავაზობთ უამრავ სარგებელს მანქანური სწავლის სფეროში. Kubeflow არის Kubernetes-ის თავზე აგებული ღია კოდის პლატფორმა, რომელიც უზრუნველყოფს მასშტაბირებად და პორტატულ გარემოს მანქანური სწავლების დატვირთვის გასაშვებად. GKE, თავის მხრივ, არის Google Cloud-ის მიერ მართული Kubernetes სერვისი, რომელიც ამარტივებს განლაგებას