Mikä on luokitin?
Koneoppimisen yhteydessä luokitin on malli, joka on koulutettu ennustamaan tietyn syötetietopisteen luokkaa tai luokkaa. Se on ohjatun oppimisen peruskonsepti, jossa algoritmi oppii merkityistä harjoitustiedoista ennustaakseen näkymätöntä dataa. Luokittimia käytetään laajasti erilaisissa sovelluksissa
Voiko TensorBoardia käyttää verkossa?
Kyllä, TensorBoardia voi käyttää verkossa koneoppimismallien visualisointiin. TensorBoard on tehokas visualisointityökalu, jonka mukana tulee TensorFlow, Googlen kehittämä suosittu avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys. Sen avulla voit seurata ja visualisoida koneoppimismalliesi eri puolia, kuten mallikaavioita, koulutusmittareita ja upotuksia. Visualisoimalla näitä
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, TensorBoard mallien visualisointiin
Voidaanko CMLE-mallin käyttöönoton konfiguraatiotiedostoa käyttää hajautettua ML-mallin koulutusta käytettäessä määrittämään kuinka monta konetta koulutuksessa käytetään?
Kun käytät hajautettua koneoppimismallikoulutusta Google Cloud AI Platformissa, voit todellakin käyttää CMLE (Cloud Machine Learning Engine) -mallin käyttöönoton määritystiedostoa koulutuksessa käytettävien koneiden määrän määrittämiseen. Käytettävien koneiden tyyppiä ei kuitenkaan voida suoraan määrittää. Sisään
Mitkä ovat Pusher-komponentin käyttöönottotavoitteet TFX:ssä?
TensorFlow Extendedin (TFX) Pusher-komponentti on olennainen osa TFX-putkistoa, joka hoitaa koulutettujen mallien käyttöönoton eri kohdeympäristöissä. TFX:n Pusher-komponentin käyttöönottokohteet ovat monipuolisia ja joustavia, joten käyttäjät voivat ottaa mallinsa käyttöön eri alustoilla erityisvaatimustensa mukaan. Tässä
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet, TensorFlow Extended (TFX), Hajautettu käsittely ja komponentit, Kokeen tarkistus
Miten BLEU-pisteitä voidaan käyttää arvioitaessa mukautetun AutoML-käännösmallin suorituskykyä?
BLEU-pistemäärä on laajalti käytetty mittari konekäännösmallien suorituskyvyn arvioimiseksi. Se mittaa samankaltaisuutta koneellisesti luodun käännöksen ja yhden tai useamman viitekäännöksen välillä. AutoML Translationilla koulutetun mukautetun käännösmallin yhteydessä BLEU-pisteet voivat tarjota arvokasta tietoa käännösten laadusta ja tehokkuudesta.
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI -alusta, AutoML-käännös, Kokeen tarkistus
Mitä vaiheita mukautetun käännösmallin luomiseen AutoML-käännöksellä sisältyy?
Mukautetun käännösmallin luominen AutoML Translationin avulla sisältää useita vaiheita, joiden avulla käyttäjät voivat kouluttaa mallin, joka on räätälöity erityisesti heidän käännöstarpeisiinsa. AutoML Translation on Google Cloud AI Platformin tarjoama tehokas työkalu, joka hyödyntää koneoppimistekniikoita korkealaatuisten käännösmallien luomisen automatisoimiseksi. Tässä vastauksessa
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI -alusta, AutoML-käännös, Kokeen tarkistus
Mikä on käännössovellusliittymän Advanced Glossary -ominaisuuden tarkoitus?
Google Cloud AI Platformin Translation API:n Advanced Glossary -ominaisuus palvelee ratkaisevaa tarkoitusta konekäännöstulosten tarkkuuden ja laadun parantamisessa. Tämän ominaisuuden avulla käyttäjät voivat tarjota mukautetun sanaston termeistä, jotka liittyvät heidän toimialueeseensa tai toimialaansa, jolloin käännösmalli voi ymmärtää ja kääntää nämä termit paremmin.
Miten pysyvän levyn lohkokoon valinta vaikuttaa sen suorituskykyyn eri käyttötapauksissa?
Pysyvän levyn lohkokoon valinta voi vaikuttaa merkittävästi sen suorituskykyyn eri käyttötapauksissa tekoälyn (AI) alalla, kun hyödynnetään Google Cloud Machine Learning (ML) ja Google Cloud AI Platform tuottavaan tietotieteeseen. Lohkon koko viittaa kiinteän kokoisiin paloihin, joille tiedot tallennetaan
Mitä eroa on AI Platform Optimizerin ja HyperTunen välillä AI Platform Trainingissa?
AI Platform Optimizer ja HyperTune ovat kaksi erillistä ominaisuutta, jotka Google Cloud AI Platform tarjoaa koneoppimismallien koulutuksen optimointiin. Vaikka molemmilla pyritään parantamaan mallin suorituskykyä, ne eroavat lähestymistavoistaan ja toiminnallisuuksistaan. AI Platform Optimizer on ominaisuus, joka tutkii automaattisesti hyperparametritilaa löytääkseen parhaan joukon
Kuinka Pipelines Dashboard -käyttöliittymä tarjoaa käyttäjäystävällisen käyttöliittymän putkien ja ajojen edistymisen hallintaan ja seurantaan?
Google Cloud AI Platformin Pipelines Dashboard -käyttöliittymä tarjoaa käyttäjille käyttäjäystävällisen käyttöliittymän putkien ja ajojen edistymisen hallintaan ja seurantaan. Tämä käyttöliittymä on suunniteltu yksinkertaistamaan työskentelyä AI Platform Pipelinesin kanssa ja mahdollistamaan käyttäjien koneoppimisen työnkulkujen tehokkaan valvonnan ja hallinnan. Yksi