როგორ ცვლის Keras-ის მოდელები TensorFlow-ის შემფასებლებს?
TensorFlow-ის შემფასებლებიდან Keras-ის მოდელებზე გადასვლა წარმოადგენს მნიშვნელოვან ევოლუციას მანქანური სწავლების მოდელების შექმნის, ტრენინგისა და განლაგების სამუშაო პროცესში და პარადიგმაში, განსაკუთრებით TensorFlow-ისა და Google Cloud-ის ეკოსისტემებში. ეს ცვლილება არ არის მხოლოდ API-ის უპირატესობის ცვლილება, არამედ ასახავს უფრო ფართო ტენდენციებს ხელმისაწვდომობის, მოქნილობისა და თანამედროვე ინტეგრაციის სფეროში.
როგორ დავაკონფიგურიროთ კონკრეტული Python გარემო Jupyter notebook-ით?
Jupyter Notebook-თან გამოსაყენებლად კონკრეტული Python გარემოს კონფიგურაცია მონაცემთა მეცნიერების, მანქანური სწავლებისა და ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო პროცესების ფუნდამენტური პრაქტიკაა, განსაკუთრებით Google Cloud Machine Learning (AI Platform) რესურსების გამოყენებისას. ეს პროცესი უზრუნველყოფს რეპროდუცირებადობას, დამოკიდებულების მართვას და პროექტის გარემოს იზოლაციას. შემდეგი ყოვლისმომცველი სახელმძღვანელო განიხილავს კონფიგურაციის ნაბიჯებს, დასაბუთებას და საუკეთესო...
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შემდგომი ნაბიჯები მანქანური სწავლებისთვის, იუპიტერთან მუშაობა
როგორ გამოვიყენოთ TensorFlow სერვინინგი?
TensorFlow Serving არის ღია კოდის სისტემა, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ მანქანური სწავლების მოდელების, განსაკუთრებით TensorFlow-ს გამოყენებით აგებული მოდელების, საწარმოო გარემოში მომსახურებისთვის. მისი ძირითადი მიზანია მოქნილი, მაღალი ხარისხის მომსახურების სისტემის უზრუნველყოფა ახალი ალგორითმებისა და ექსპერიმენტების განსათავსებლად, იმავე სერვერის არქიტექტურისა და API-ების შენარჩუნებით. ეს ჩარჩო ფართოდ გამოიყენება მოდელების განსათავსებლად.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
რა არის Classifier.export_saved_model და როგორ გამოვიყენოთ ის?
ფუნქცია `Classifier.export_saved_model` არის მეთოდი, რომელიც ხშირად გვხვდება TensorFlow-ზე დაფუძნებულ მანქანური სწავლების სამუშაო პროცესებში, განსაკუთრებით დაკავშირებულია მანქანური სწავლების მოდელების წარმოების გარემოში განლაგების პროცესთან, როგორიცაა Google Cloud-ის სერვერის გარეშე პლატფორმები (მაგალითად, AI Platform Prediction). ამ მეთოდის გასაგებად საჭიროა TensorFlow ჩარჩოს, SavedModel ფორმატის და ექსპორტის საუკეთესო პრაქტიკის ცოდნა.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სერვერული პროგნოზები მასშტაბით
რატომ გამოიყენება რეგრესია ხშირად პროგნოზირებისთვის?
რეგრესია ხშირად გამოიყენება მანქანურ სწავლებაში პროგნოზირებისთვის, რადგან მას აქვს შეყვანის ფუნქციებზე დაყრდნობით უწყვეტი შედეგების მოდელირებისა და პროგნოზირების ფუნდამენტური შესაძლებლობა. ეს პროგნოზირების უნარი ეფუძნება რეგრესიული ანალიზის მათემატიკურ და სტატისტიკურ ფორმულირებას, რომელიც აფასებს ცვლადებს შორის ურთიერთობებს. მანქანური სწავლების კონტექსტში, განსაკუთრებით Google-ში.
ლაგრანჟის მამრავლები და კვადრატული პროგრამირების ტექნიკა აქტუალურია მანქანური სწავლებისთვის?
კითხვა, საჭიროა თუ არა ლაგრანჟის მამრავლების და კვადრატული პროგრამირების ტექნიკის შესწავლა მანქანურ სწავლებაში წარმატების მისაღწევად, დამოკიდებულია იმ მანქანური სწავლების ამოცანების სიღრმეზე, ფოკუსსა და ბუნებაზე, რომელთა განხორციელებასაც აპირებთ. მანქანური სწავლების შვიდსაფეხურიანი პროცესი, როგორც ეს ბევრ შესავალ კურსშია აღწერილი, მოიცავს პრობლემის განსაზღვრას, მონაცემების შეგროვებას, მომზადებას.
შეიძლება თუ არა ერთზე მეტი მოდელის გამოყენება მანქანური სწავლების პროცესში?
კითხვა, შესაძლებელია თუ არა ერთზე მეტი მოდელის გამოყენება მანქანური სწავლების პროცესში, უაღრესად აქტუალურია, განსაკუთრებით რეალური სამყაროს მონაცემთა ანალიზისა და პროგნოზირებადი მოდელირების პრაქტიკულ კონტექსტში. მრავალი მოდელის გამოყენება არა მხოლოდ შესაძლებელია, არამედ ფართოდ დადასტურებული პრაქტიკაა როგორც კვლევაში, ასევე ინდუსტრიაში. ეს მიდგომა წარმოიშობა.
შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას სცენარიდან გამომდინარე, გამოსაყენებელი ალგორითმის ადაპტირება?
მანქანური სწავლება (ML) ხელოვნური ინტელექტის დისციპლინაა, რომელიც ფოკუსირებულია ისეთი სისტემების შექმნაზე, რომლებსაც შეუძლიათ მონაცემებისგან სწავლა და მათი მუშაობის გაუმჯობესება დროთა განმავლობაში, თითოეული ამოცანისთვის აშკარად დაპროგრამების გარეშე. მანქანური სწავლების ცენტრალური ასპექტია ალგორითმის შერჩევა: კონკრეტული პრობლემის ან სცენარისთვის გამოსაყენებელი სასწავლო ალგორითმის არჩევა. ეს შერჩევა
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შესავალი, რა არის მანქანა სწავლა
რა არის უმარტივესი გზა დიდაქტიკური ხელოვნური ინტელექტის მოდელის უმარტივესი ტრენინგისა და Google AI პლატფორმაზე განსათავსებლად უფასო დონით/საცდელი ვერსიით, GUI კონსოლის გამოყენებით, ეტაპობრივად, პროგრამირების ცოდნის გარეშე აბსოლუტურად დამწყები ადამიანისთვის?
Google AI პლატფორმის ვებ-ზე დაფუძნებული გრაფიკული ინტერფეისის მეშვეობით, ხელოვნური ინტელექტის საბაზისო მოდელის ტრენინგისა და განლაგების დასაწყებად, განსაკუთრებით პროგრამირების ცოდნის გარეშე აბსოლუტური დამწყებისთვის, რეკომენდებულია Google Cloud-ის Vertex AI Workbench-ისა და AutoML-ის (ახლა Vertex AI-ის ნაწილი) ფუნქციების გამოყენება. ეს ინსტრუმენტები სპეციალურად შექმნილია კოდირების გამოცდილების არმქონე მომხმარებლებისთვის.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
როგორ გავწვრთნათ და განვათავსოთ მარტივი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი Google Cloud AI პლატფორმაზე GCP კონსოლის GUI ინტერფეისის მეშვეობით ეტაპობრივი ინსტრუქციის გამოყენებით?
Google Cloud AI Platform გთავაზობთ ყოვლისმომცველ გარემოს მანქანური სწავლების მოდელების მასშტაბურად შესაქმნელად, სწავლებისა და განსათავსებლად, Google Cloud-ის ძლიერი ინფრასტრუქტურის გამოყენებით. Google Cloud Console-ის გრაფიკული ინტერფეისის გამოყენებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ მოდელის შემუშავების სამუშაო პროცესების ორგანიზება ბრძანების ხაზის ინსტრუმენტებთან პირდაპირი ურთიერთქმედების გარეშე. ქვემოთ მოცემული ეტაპობრივი ინსტრუქცია აჩვენებს, თუ როგორ...
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შემდგომი ნაბიჯები მანქანური სწავლებისთვის, განაწილებული ვარჯიში ღრუბელში