Как моделите на Keras заместват TensorFlow оценители?
Преходът от TensorFlow Estimators към Keras модели представлява значителна еволюция в работния процес и парадигмата за създаване, обучение и внедряване на модели за машинно обучение, особено в екосистемите TensorFlow и Google Cloud. Тази промяна не е просто промяна в предпочитанията към API, а отразява по-широки тенденции в достъпността, гъвкавостта и интеграцията на съвременните...
Как да конфигурирам специфична Python среда с Jupyter notebook?
Конфигурирането на специфична Python среда за използване с Jupyter Notebook е фундаментална практика в работните процеси, свързани с науката за данни, машинното обучение и изкуствения интелект, особено когато се използват ресурси на Google Cloud Machine Learning (AI Platform). Този процес гарантира възпроизводимост, управление на зависимостите и изолация на проектните среди. Следното подробно ръководство разглежда стъпките за конфигуриране, обосновката и най-добрите...
Как да използвам TensorFlow Serving?
TensorFlow Serving е система с отворен код, разработена от Google за обслужване на модели за машинно обучение, по-специално тези, изградени с помощта на TensorFlow, в производствени среди. Основната ѝ цел е да осигури гъвкава, високопроизводителна система за обслужване на нови алгоритми и експерименти, като същевременно запазва същата сървърна архитектура и API. Тази рамка е широко възприета за внедряване на модели.
Какво е Classifier.export_saved_model и как да го използвам?
Функцията `Classifier.export_saved_model` е метод, често срещан в работните потоци за машинно обучение, базирани на TensorFlow, особено свързан с процеса на внедряване на модели за машинно обучение в производствени среди, като например безсървърните платформи на Google Cloud (например AI Platform Prediction). Разбирането на този метод изисква познаване на рамката TensorFlow, формата SavedModel и най-добрите практики за експортиране.
Защо регресията често се използва като предиктор?
Регресията често се използва като предсказващ метод в машинното обучение поради фундаменталната си способност да моделира и прогнозира непрекъснати резултати въз основа на входни характеристики. Тази предсказваща способност се корени в математическата и статистическа формулировка на регресионния анализ, който оценява връзките между променливите. В контекста на машинното обучение и по-специално в Google...
Подходящи ли са множителите на Лагранж и техниките за квадратично програмиране за машинното обучение?
Въпросът дали човек трябва да изучава множители на Лагранж и техники за квадратично програмиране, за да бъде успешен в машинното обучение, зависи от дълбочината, фокуса и естеството на задачите за машинно обучение, които човек възнамерява да изпълнява. Седемстъпковият процес на машинно обучение, както е очертан в много въвеждащи курсове, включва дефиниране на проблема, събиране на данни, подготовка...
Може ли да се приложи повече от един модел по време на процеса на машинно обучение?
Въпросът дали може да се приложи повече от един модел по време на процеса на машинно обучение е изключително уместен, особено в практическия контекст на анализа на реални данни и прогнозното моделиране. Прилагането на множество модели е не само осъществимо, но е и широко подкрепяна практика както в научните изследвания, така и в индустрията. Този подход възниква...
Може ли машинното обучение да адаптира кой алгоритъм да използва в зависимост от даден сценарий?
Машинното обучение (МО) е дисциплина в областта на изкуствения интелект, която се фокусира върху изграждането на системи, способни да се учат от данни и да подобряват производителността си с течение на времето, без да бъдат изрично програмирани за всяка задача. Централен аспект на машинното обучение е изборът на алгоритъм: изборът кой алгоритъм за обучение да се използва за конкретен проблем или сценарий. Този избор
Какъв е най-лесният път към най-основното обучение и внедряване на дидактични модели на изкуствен интелект на платформата Google AI, използвайки безплатен пробен период с графичен потребителски интерфейс, стъпка по стъпка за абсолютен начинаещ без опит в програмирането?
За да започнете обучение и внедряване на основен AI модел, използвайки Google AI Platform чрез уеб-базирания графичен потребителски интерфейс, особено като абсолютен начинаещ без опит в програмирането, е препоръчително да използвате функциите Vertex AI Workbench и AutoML (сега част от Vertex AI) на Google Cloud. Тези инструменти са специално разработени за потребители без опит в програмирането.
Как на практика да се обучи и внедри прост AI модел в Google Cloud AI Platform чрез GUI интерфейса на GCP конзолата в стъпка по стъпка урок?
Платформата за изкуствен интелект на Google Cloud предлага цялостна среда за изграждане, обучение и внедряване на модели за машинно обучение в голям мащаб, използвайки стабилната инфраструктура на Google Cloud. Използвайки графичния потребителски интерфейс на конзолата на Google Cloud, потребителите могат да организират работни процеси за разработване на модели, без да е необходимо да взаимодействат директно с инструменти от командния ред. Подробното ръководство по-долу показва как да...