Τι είναι ένα hot encoding;
Το One hot encoding είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται συχνά στον τομέα της βαθιάς μάθησης, ειδικά στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης και των νευρωνικών δικτύων. Στο TensorFlow, μια δημοφιλής βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης, η one hot encoding είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιείται για την αναπαράσταση κατηγορικών δεδομένων σε μορφή που μπορεί εύκολα να υποβληθεί σε επεξεργασία από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Σε
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/DLTF Deep Learning με TensorFlow, Βιβλιοθήκη TensorFlow Deep Learning, TFLearn
Πώς να διαμορφώσετε ένα κέλυφος σύννεφο;
Για να διαμορφώσετε ένα Cloud Shell στην πλατφόρμα Google Cloud (GCP), πρέπει να ακολουθήσετε μερικά βήματα. Το Cloud Shell είναι ένα διαδικτυακό, διαδραστικό περιβάλλον κελύφους που παρέχει πρόσβαση σε μια εικονική μηχανή (VM) με προεγκατεστημένα εργαλεία και βιβλιοθήκες. Σας επιτρέπει να διαχειρίζεστε τους πόρους σας GCP και να εκτελείτε διάφορες εργασίες χωρίς να το χρειάζεστε
- Δημοσιεύθηκε στο Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Ξεκινώντας με το GCP, Cloud Shell
Πώς να διαφοροποιήσετε το Google Cloud Console και το Google Cloud Platform;
Η Κονσόλα Google Cloud και η Πλατφόρμα Google Cloud είναι δύο ξεχωριστά στοιχεία στο ευρύτερο οικοσύστημα των υπηρεσιών Google Cloud. Αν και συνδέονται στενά, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τις διαφορές μεταξύ τους για την αποτελεσματική πλοήγηση και χρήση του περιβάλλοντος Google Cloud. Η Κονσόλα Google Cloud, γνωστή και ως Κονσόλα GCP, είναι
- Δημοσιεύθηκε στο Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, εισαγωγές, Περιήγηση στην κονσόλα GCP
Πρέπει τα χαρακτηριστικά που αντιπροσωπεύουν δεδομένα να είναι σε αριθμητική μορφή και να είναι οργανωμένα σε στήλες χαρακτηριστικών;
Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα στο πλαίσιο των μεγάλων δεδομένων για μοντέλα εκπαίδευσης στο cloud, η αναπαράσταση δεδομένων παίζει καθοριστικό ρόλο στην επιτυχία της μαθησιακής διαδικασίας. Τα χαρακτηριστικά, τα οποία είναι οι μεμονωμένες μετρήσιμες ιδιότητες ή χαρακτηριστικά των δεδομένων, οργανώνονται συνήθως σε στήλες χαρακτηριστικών. Ενώ είναι
Ποιο είναι το ποσοστό μάθησης στη μηχανική μάθηση;
Ο ρυθμός εκμάθησης είναι μια κρίσιμη παράμετρος συντονισμού του μοντέλου στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης. Καθορίζει το μέγεθος του βήματος σε κάθε επανάληψη του βήματος εκπαίδευσης, με βάση τις πληροφορίες που λαμβάνονται από το προηγούμενο βήμα εκπαίδευσης. Προσαρμόζοντας τον ρυθμό εκμάθησης, μπορούμε να ελέγξουμε τον ρυθμό με τον οποίο μαθαίνει το μοντέλο από τα δεδομένα εκπαίδευσης και
Είναι η συνήθως συνιστώμενη κατανομή δεδομένων μεταξύ εκπαίδευσης και αξιολόγησης κοντά στο 80% έως 20% αντίστοιχα;
Ο συνήθης διαχωρισμός μεταξύ εκπαίδευσης και αξιολόγησης στα μοντέλα μηχανικής μάθησης δεν είναι σταθερός και μπορεί να ποικίλλει ανάλογα με διάφορους παράγοντες. Ωστόσο, γενικά συνιστάται να διατίθεται ένα σημαντικό μέρος των δεδομένων για εκπαίδευση, συνήθως περίπου 70-80%, και να διατηρείται το υπόλοιπο μέρος για αξιολόγηση, που θα είναι περίπου 20-30%. Αυτή η διάσπαση το διασφαλίζει
Μπορούν οι λύσεις cloud της Google να χρησιμοποιηθούν για την αποσύνδεση των υπολογιστών από τον χώρο αποθήκευσης για μια πιο αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου ML με μεγάλα δεδομένα;
Η αποτελεσματική εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης με μεγάλα δεδομένα είναι μια κρίσιμη πτυχή στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Η Google προσφέρει εξειδικευμένες λύσεις που επιτρέπουν την αποσύνδεση των υπολογιστών από την αποθήκευση, επιτρέποντας αποτελεσματικές διαδικασίες εκπαίδευσης. Αυτές οι λύσεις, όπως το Google Cloud Machine Learning, το GCP BigQuery και τα ανοιχτά σύνολα δεδομένων, παρέχουν ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο για την προώθηση
Το Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων και χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου;
Το Cloud Machine Learning Engine (CMLE) είναι ένα ισχυρό εργαλείο που παρέχεται από την Google Cloud Platform (GCP) για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με κατανεμημένο και παράλληλο τρόπο. Ωστόσο, δεν προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων, ούτε χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου. Σε αυτή την απάντηση, θα το κάνουμε
Είναι δυνατόν να εκπαιδεύσουμε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς λόξυγκα;
Η εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης σε μεγάλα σύνολα δεδομένων είναι μια κοινή πρακτική στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το μέγεθος του συνόλου δεδομένων μπορεί να δημιουργήσει προκλήσεις και πιθανούς λόξυγκας κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας. Ας συζητήσουμε τη δυνατότητα εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων και το
Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE (Cloud Machine Learning Engine) για τη δημιουργία μιας έκδοσης, είναι απαραίτητο να καθορίσετε μια πηγή ενός εξαγόμενου μοντέλου. Αυτή η απαίτηση είναι σημαντική για διάφορους λόγους, οι οποίοι θα εξηγηθούν λεπτομερώς σε αυτήν την απάντηση. Αρχικά, ας καταλάβουμε τι σημαίνει "εξαγόμενο μοντέλο". Στο πλαίσιο του CMLE, ένα εξαγόμενο μοντέλο