Какво е класификатор?
Класификаторът в контекста на машинното обучение е модел, който е обучен да предсказва категорията или класа на дадена входна точка от данни. Това е фундаментална концепция в контролираното обучение, където алгоритъмът се учи от етикетирани данни за обучение, за да прави прогнози за невидими данни. Класификаторите се използват широко в различни приложения
Може ли TensorBoard да се използва онлайн?
Да, може да се използва TensorBoard онлайн за визуализиране на модели за машинно обучение. TensorBoard е мощен инструмент за визуализация, който идва с TensorFlow, популярна рамка за машинно обучение с отворен код, разработена от Google. Тя ви позволява да проследявате и визуализирате различни аспекти на вашите модели за машинно обучение, като например графики на модела, показатели за обучение и вграждания. Чрез визуализиране на тези
Може ли да се използва конфигурационният файл за внедряване на CMLE модела, когато се използва обучение на разпределен ML модел, за да се определи колко машини ще се използват в обучението?
Когато използвате обучение по модел на разпределено машинно обучение (ML) на Google Cloud AI Platform, вие наистина можете да използвате конфигурационния файл за внедряване на модела CMLE (Cloud Machine Learning Engine), за да определите броя на машините, използвани в обучението. Не е възможно обаче директно да се определи типът машини, които ще се използват. в
Какви са целите за внедряване на компонента Pusher в TFX?
Компонентът Pusher в TensorFlow Extended (TFX) е основна част от TFX тръбопровода, който управлява внедряването на обучени модели в различни целеви среди. Целите за внедряване на компонента Pusher в TFX са разнообразни и гъвкави, което позволява на потребителите да внедряват своите модели на различни платформи в зависимост от техните специфични изисквания. В това
Как резултатът BLEU може да се използва за оценка на ефективността на персонализиран модел за превод, обучен с AutoML Translation?
Резултатът BLEU е широко използван показател за оценка на ефективността на моделите за машинен превод. Той измерва приликата между машинно генериран превод и един или повече референтни преводи. В контекста на персонализиран модел за превод, обучен с AutoML Translation, резултатът BLEU може да предостави ценна информация за качеството и ефективността на
Какви са стъпките, включени в създаването на персонализиран модел за превод с AutoML Translation?
Създаването на персонализиран модел за превод с AutoML Translation включва поредица от стъпки, които позволяват на потребителите да обучат модел, специално пригоден за техните нужди от превод. AutoML Translation е мощен инструмент, предоставен от Google Cloud AI Platform, който използва техники за машинно обучение, за да автоматизира процеса на изграждане на висококачествени модели за превод. В този отговор,
Каква е целта на функцията Разширен речник в API за превод?
Функцията Advanced Glossary в API за превод на Google Cloud AI Platform служи за решаваща цел за подобряване на точността и качеството на резултатите от машинния превод. Тази функция позволява на потребителите да предоставят персонализиран речник на термини, които са специфични за техния домейн или индустрия, което позволява на модела за превод да разбира по-добре и превежда тези термини
Как изборът на размер на блок на постоянен диск влияе на неговата производителност за различни случаи на употреба?
Изборът на размер на блок на постоянен диск може значително да повлияе на неговата производителност за различни случаи на употреба в областта на изкуствения интелект (AI), когато се използва Google Cloud Machine Learning (ML) и Google Cloud AI Platform за продуктивна наука за данни. Размерът на блока се отнася до парчетата с фиксиран размер, в които се съхраняват данни
Каква е разликата между AI Platform Optimizer и HyperTune в обучението за AI Platform?
AI Platform Optimizer и HyperTune са две отделни функции, предлагани от Google Cloud AI Platform за оптимизиране на обучението на модели за машинно обучение. Докато и двата имат за цел да подобрят производителността на модела, те се различават по своите подходи и функционалности. AI Platform Optimizer е функция, която автоматично изследва пространството на хиперпараметрите, за да намери най-добрия набор от
Как потребителският интерфейс на Pipelines Dashboard осигурява удобен за потребителя интерфейс за управление и проследяване на напредъка на вашите конвейери и изпълнения?
Потребителският интерфейс на Pipelines Dashboard в Google Cloud AI Platform предоставя на потребителите удобен за потребителя интерфейс за управление и проследяване на напредъка на техните конвейери и изпълнения. Този интерфейс е предназначен да опрости процеса на работа с AI Platform Pipelines и да позволи на потребителите ефективно да наблюдават и контролират своите работни потоци за машинно обучение. Един от