Какво представляват етикетирани данни?
Маркираните данни в контекста на изкуствения интелект (AI) и по-специално в домейна на Google Cloud Machine Learning се отнасят до набор от данни, който е анотиран или маркиран със специфични етикети или категории. Тези етикети служат като основна истина или справка за обучение на алгоритми за машинно обучение. Чрез свързване на точки от данни с техните
Дали изводът е част от обучението на модела, а не предвиждането?
В областта на машинното обучение, по-специално в контекста на Google Cloud Machine Learning, твърдението „Изводът е по-скоро част от обучението на модела, отколкото предвиждането“ не е напълно точно. Изводите и прогнозите са отделни етапи в тръбопровода за машинно обучение, като всеки служи за различна цел и се случва в различни точки от
Дали „gcloud ml-engine jobs submit training“ е правилна команда за изпращане на задание за обучение?
Командата „gcloud ml-engine jobs submit training“ наистина е правилна команда за изпращане на работа за обучение в Google Cloud Machine Learning. Тази команда е част от Google Cloud SDK (Комплект за разработка на софтуер) и е специално проектирана да взаимодейства с услугите за машинно обучение, предоставяни от Google Cloud. Когато изпълнявате тази команда, трябва
Платформите за машинно обучение безплатни ли са за използване?
Платформите за машинно обучение могат да варират по отношение на своите ценови модели. Докато някои платформи за машинно обучение предлагат безплатен достъп до определени функции или ограничено използване, други може да изискват плащане за пълен достъп до техните услуги. В случая на Google Cloud Machine Learning има както безплатни, така и платени опции, в зависимост от спецификата
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 целта на фината настройка на обучен модел?
Фината настройка на обучен модел е решаваща стъпка в областта на изкуствения интелект, по-специално в контекста на Google Cloud Machine Learning. Той служи за адаптиране на предварително обучен модел към конкретна задача или набор от данни, като по този начин подобрява неговата производителност и го прави по-подходящ за приложения в реалния свят. Този процес включва регулиране на
Как да изградим линеен класификатор, използвайки Estimator Framework на TensorFlow в Google Cloud Machine Learning?
За да изградите линеен класификатор с помощта на TensorFlow's Estimator Framework в Google Cloud Machine Learning, можете да следвате процес стъпка по стъпка, който включва подготовка на данни, дефиниране на модел, обучение, оценка и прогнозиране. Това изчерпателно обяснение ще ви преведе през всяка от тези стъпки, осигурявайки дидактическа стойност, основана на фактическо знание. 1. Подготовка на данните: Преди изграждане a
Какви са стъпките, включени в използването на услугата за прогнозиране на Google Cloud Machine Learning Engine?
Процесът на използване на услугата за прогнозиране на Google Cloud Machine Learning Engine включва няколко стъпки, които позволяват на потребителите да внедряват и използват модели за машинно обучение за правене на прогнози в мащаб. Тази услуга, която е част от платформата Google Cloud AI, предлага решение без сървър за изпълнение на прогнози върху обучени модели, което позволява на потребителите да се съсредоточат върху