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
რატომ ამოიღეს სესიები TensorFlow 2.0-დან მონდომებული შესრულების სასარგებლოდ?
TensorFlow 2.0-ში სესიების კონცეფცია ამოღებულია მონდომებული შესრულების სასარგებლოდ, რადგან მონდომებული შესრულება საშუალებას იძლევა დაუყოვნებელი შეფასება და ოპერაციების მარტივი გამართვა, რაც პროცესს უფრო ინტუიციურს და პითონურს ხდის. ეს ცვლილება წარმოადგენს მნიშვნელოვან ცვლილებას, თუ როგორ მუშაობს TensorFlow და ურთიერთქმედებს მომხმარებლებთან. TensorFlow 1.x-ში გამოყენებული იყო სესიები
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google ინსტრუმენტები მანქანური სწავლებისთვის, განცხადებების ბეჭდვა TensorFlow- ში
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
საჭიროა თუ არა Google Storage-ში (GCS) მონაცემთა ნაკრების ატვირთვა, რათა მასზე მოამზადოთ მანქანური სწავლის მოდელი Google Cloud-ში?
ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში, ღრუბელში მოდელების ტრენინგის პროცესი მოიცავს სხვადასხვა ნაბიჯებსა და მოსაზრებებს. ერთ-ერთი ასეთი მოსაზრებაა ტრენინგისთვის გამოყენებული მონაცემთა ნაკრების შენახვა. მიუხედავად იმისა, რომ აბსოლუტური მოთხოვნა არ არის მონაცემთა ნაკრების Google Storage (GCS) ატვირთვა მანქანური სწავლების მოდელის მომზადებამდე
შესაძლებელია თუ არა მოქნილობის ღრუბლოვანი გამოთვლის რესურსების გამოყენება მანქანური სწავლების მოდელების მონაცემთა ნაკრებებზე, რომლებიც აღემატება ლოკალური კომპიუტერის ლიმიტებს?
Google Cloud Platform გთავაზობთ ინსტრუმენტებისა და სერვისების მთელ რიგს, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ ღრუბლოვანი გამოთვლების ძალა მანქანური სწავლების ამოცანების შესასრულებლად. ერთ-ერთი ასეთი ინსტრუმენტია Google Cloud Machine Learning Engine, რომელიც უზრუნველყოფს მართულ გარემოს ტრენინგისა და მანქანური სწავლების მოდელების განსათავსებლად. ამ სერვისით თქვენ შეგიძლიათ მარტივად გააფართოვოთ თქვენი სასწავლო სამუშაოები
როგორ ავაშენოთ მოდელი Google Cloud Machine Learning-ში?
Google Cloud Machine Learning Engine-ში მოდელის შესაქმნელად, თქვენ უნდა მიჰყვეთ სტრუქტურირებულ სამუშაო პროცესს, რომელიც მოიცავს სხვადასხვა კომპონენტებს. ეს კომპონენტები მოიცავს თქვენი მონაცემების მომზადებას, თქვენი მოდელის განსაზღვრას და მის მომზადებას. მოდით განვიხილოთ თითოეული ნაბიჯი უფრო დეტალურად. 1. მონაცემების მომზადება: მოდელის შექმნამდე მნიშვნელოვანია მოამზადოთ თქვენი
რა როლი აქვს შეფასების მონაცემებს მანქანური სწავლების მოდელის მუშაობის გაზომვაში?
შეფასების მონაცემები გადამწყვეტ როლს თამაშობს მანქანური სწავლის მოდელის მუშაობის გაზომვაში. ის იძლევა ღირებულ შეხედულებებს იმის შესახებ, თუ რამდენად კარგად მუშაობს მოდელი და ეხმარება შეაფასოს მისი ეფექტურობა მოცემული პრობლემის გადაჭრაში. Google Cloud Machine Learning-ის და Google tools for Machine Learning კონტექსტში შეფასების მონაცემები ემსახურება როგორც
როგორ უწყობს ხელს მოდელის შერჩევა მანქანათმცოდნეობის პროექტების წარმატებას?
მოდელის შერჩევა არის მანქანური სწავლების პროექტების კრიტიკული ასპექტი, რომელიც მნიშვნელოვნად უწყობს ხელს მათ წარმატებას. ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ისა და Google-ის მანქანური სწავლების ხელსაწყოების კონტექსტში, მოდელის შერჩევის მნიშვნელობის გაგება აუცილებელია ზუსტი და სანდო შედეგების მისაღწევად. მოდელის შერჩევა ეხება
რა არის გაწვრთნილი მოდელის დაზუსტების მიზანი?
გაწვრთნილი მოდელის დაზუსტება გადამწყვეტი ნაბიჯია ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში. ის ემსახურება წინასწარ მომზადებული მოდელის ადაპტაციას კონკრეტულ ამოცანასთან ან მონაცემთა ბაზასთან, რითაც გაზრდის მის შესრულებას და გახდის უფრო შესაფერისი რეალურ სამყაროში აპლიკაციებისთვის. ეს პროცესი მოიცავს კორექტირებას
როგორ შეიძლება მონაცემთა მომზადებამ დაზოგოს დრო და ძალისხმევა მანქანათმცოდნეობის პროცესში?
მონაცემთა მომზადება გადამწყვეტ როლს თამაშობს მანქანათმცოდნეობის პროცესში, რადგან მას შეუძლია მნიშვნელოვნად დაზოგოს დრო და ძალისხმევა იმის უზრუნველსაყოფად, რომ სასწავლო მოდელებისთვის გამოყენებული მონაცემები იყოს მაღალი ხარისხის, შესაბამისი და სწორად ფორმატირებული. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ, თუ როგორ შეუძლია მონაცემთა მომზადებას მიაღწიოს ამ უპირატესობებს, ფოკუსირებული იქნება მის გავლენას მონაცემებზე