რა არის ეტიკეტირებული მონაცემები?
ეტიკეტირებული მონაცემები, ხელოვნური ინტელექტის (AI) კონტექსტში და კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის დომენში, ეხება მონაცემთა ბაზას, რომელიც ანოტირებულია ან მონიშნულია კონკრეტული ეტიკეტებით ან კატეგორიებით. ეს ეტიკეტები ემსახურება როგორც საფუძველი სიმართლეს ან მითითებას მანქანური სწავლების ალგორითმების სწავლებისთვის. მონაცემთა წერტილების მათთან ასოცირებით
არის თუ არა დასკვნა მოდელის ტრენინგის ნაწილი და არა პროგნოზირება?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, განცხადება „დასკვნა არის მოდელის ტრენინგის ნაწილი და არა პროგნოზირება“ მთლად ზუსტი არ არის. დასკვნა და პროგნოზირება არის მანქანური სწავლების მილსადენის განსხვავებული ეტაპები, თითოეული ემსახურება განსხვავებულ მიზანს და ხდება სხვადასხვა წერტილში.
არის თუ არა „gcloud ml-engine jobs submit training“ სწორი ბრძანება სასწავლო სამუშაოს გასაგზავნად?
ბრძანება "gcloud ml-engine jobs submit training" მართლაც სწორი ბრძანებაა Google Cloud Machine Learning-ში სასწავლო სამუშაოს გასაგზავნად. ეს ბრძანება არის Google Cloud SDK-ის (პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების ნაკრები) ნაწილი და სპეციალურად შექმნილია Google Cloud-ის მიერ მოწოდებულ მანქანათმცოდნეობის სერვისებთან ინტერაქციისთვის. ამ ბრძანების შესრულებისას გჭირდებათ
არის თუ არა მანქანური სწავლების პლატფორმები უფასო გამოსაყენებლად?
მანქანათმცოდნეობის პლატფორმები შეიძლება განსხვავდებოდეს მათი ფასების მოდელების მიხედვით. მიუხედავად იმისა, რომ მანქანური სწავლების ზოგიერთი პლატფორმა გთავაზობთ უფასო წვდომას გარკვეულ მახასიათებლებზე ან შეზღუდულ გამოყენებაზე, ზოგიერთმა შეიძლება მოითხოვოს გადახდა მათ სერვისებზე სრული წვდომისთვის. Google Cloud Machine Learning-ის შემთხვევაში, არსებობს როგორც უფასო, ასევე ფასიანი ვარიანტები, სპეციფიკიდან გამომდინარე
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 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 ავაშენოთ წრფივი კლასიფიკატორი TensorFlow-ის Estimator Framework-ის გამოყენებით Google Cloud Machine Learning-ში?
Google Cloud Machine Learning-ში TensorFlow-ის Estimator Framework-ის გამოყენებით წრფივი კლასიფიკატორის შესაქმნელად, შეგიძლიათ მიჰყვეთ ნაბიჯ-ნაბიჯ პროცესს, რომელიც მოიცავს მონაცემთა მომზადებას, მოდელის განსაზღვრას, ტრენინგს, შეფასებას და პროგნოზს. ეს ყოვლისმომცველი ახსნა დაგეხმარებათ თითოეულ ამ საფეხურზე, ფაქტობრივ ცოდნაზე დაფუძნებული დიდაქტიკური ღირებულება. 1. მონაცემთა მომზადება: აშენებამდე ა
რა ნაბიჯებს მოიცავს Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენება?
Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენების პროცესი მოიცავს რამდენიმე საფეხურს, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს განათავსონ და გამოიყენონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები მასშტაბური პროგნოზების გასაკეთებლად. ეს სერვისი, რომელიც არის Google Cloud AI პლატფორმის ნაწილი, სთავაზობს სერვერის გადაწყვეტას გაწვრთნილ მოდელებზე პროგნოზების გასაშვებად, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ