Какво е едно горещо кодиране?
Едно горещо кодиране е техника, често използвана в областта на дълбокото обучение, по-специално в контекста на машинното обучение и невронните мрежи. В TensorFlow, популярна библиотека за дълбоко обучение, едно горещо кодиране е метод, използван за представяне на категорични данни във формат, който може лесно да се обработва от алгоритми за машинно обучение. в
Как да конфигурирате облачна обвивка?
За да конфигурирате Cloud Shell в Google Cloud Platform (GCP), трябва да следвате няколко стъпки. Cloud Shell е уеб базирана, интерактивна обвивка среда, която осигурява достъп до виртуална машина (VM) с предварително инсталирани инструменти и библиотеки. Позволява ви да управлявате вашите GCP ресурси и да изпълнявате различни задачи, без да е необходимо
Как да разграничим Google Cloud Console и Google Cloud Platform?
Google Cloud Console и Google Cloud Platform са два отделни компонента в рамките на по-широката екосистема от Google Cloud услуги. Въпреки че са тясно свързани, важно е да се разберат разликите между тях, за да навигирате ефективно и да използвате облачната среда на Google. Google Cloud Console, известна още като GCP Console, е
Трябва ли функциите, представящи данни, да бъдат в цифров формат и организирани в колони с характеристики?
В областта на машинното обучение, особено в контекста на големи данни за модели за обучение в облака, представянето на данни играе решаваща роля за успеха на учебния процес. Характеристиките, които са индивидуалните измерими свойства или характеристики на данните, обикновено са организирани в колони с характеристики. Докато е така
Каква е скоростта на обучение при машинно обучение?
Скоростта на обучение е решаващ параметър за настройка на модела в контекста на машинното обучение. Той определя размера на стъпката при всяка итерация на стъпка на обучение въз основа на информацията, получена от предишната стъпка на обучение. Чрез регулиране на скоростта на обучение можем да контролираме скоростта, с която моделът се учи от данните за обучение и
Обикновено препоръчваното разделение на данните между обучение и оценка близо ли е съответно до 80% до 20%?
Обичайното разделение между обучение и оценка в моделите за машинно обучение не е фиксирано и може да варира в зависимост от различни фактори. Въпреки това обикновено се препоръчва да се разпредели значителна част от данните за обучение, обикновено около 70-80%, и да се запази останалата част за оценка, която би била около 20-30%. Това разделение гарантира това
Могат ли облачните решения на Google да се използват за отделяне на компютри от съхранение за по-ефективно обучение на ML модела с големи данни?
Ефективното обучение на модели за машинно обучение с големи данни е решаващ аспект в областта на изкуствения интелект. Google предлага специализирани решения, които позволяват отделянето на компютрите от съхранението, позволявайки ефективни процеси на обучение. Тези решения, като Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery и отворени набори от данни, предоставят цялостна рамка за напредък
Механизмът за машинно обучение в облака на Google (CMLE) предлага ли автоматично придобиване и конфигуриране на ресурси и обработва ли изключване на ресурси след приключване на обучението на модела?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) е мощен инструмент, предоставен от Google Cloud Platform (GCP) за обучение на модели за машинно обучение по разпределен и паралелен начин. Той обаче не предлага автоматично придобиване и конфигуриране на ресурс, нито обработва изключване на ресурс след приключване на обучението на модела. В този отговор ние ще
Възможно ли е да се обучават модели за машинно обучение върху произволно големи набори от данни без проблеми?
Обучението на модели за машинно обучение върху големи набори от данни е обичайна практика в областта на изкуствения интелект. Въпреки това е важно да се отбележи, че размерът на набора от данни може да създаде предизвикателства и потенциални проблеми по време на процеса на обучение. Нека обсъдим възможността за обучение на модели за машинно обучение върху произволно големи масиви от данни и
Когато използвате CMLE, създаването на версия изисква ли да посочите източник на експортиран модел?
Когато използвате CMLE (Cloud Machine Learning Engine) за създаване на версия, е необходимо да посочите източник на експортиран модел. Това изискване е важно поради няколко причини, които ще бъдат обяснени подробно в този отговор. Първо, нека разберем какво се има предвид под „изнесен модел“. В контекста на CMLE, експортиран модел