Hvad er én hot-encoding?
En varm kodning er en teknik, der ofte bruges inden for deep learning, specifikt i forbindelse med maskinlæring og neurale netværk. I TensorFlow, et populært deep learning-bibliotek, er one hot encoding en metode, der bruges til at repræsentere kategoriske data i et format, der nemt kan behandles af maskinlæringsalgoritmer. I
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, TensorFlow Deep Learning Library, TFLlær
Hvordan konfigurerer man en cloud shell?
For at konfigurere en Cloud Shell i Google Cloud Platform (GCP), skal du følge et par trin. Cloud Shell er et webbaseret, interaktivt shellmiljø, der giver adgang til en virtuel maskine (VM) med forudinstallerede værktøjer og biblioteker. Det giver dig mulighed for at administrere dine GCP-ressourcer og udføre forskellige opgaver uden behov for
Hvordan skelner man Google Cloud Console og Google Cloud Platform?
Google Cloud Console og Google Cloud Platform er to adskilte komponenter inden for det bredere økosystem af Google Cloud-tjenester. Selvom de er tæt beslægtede, er det vigtigt at forstå forskellene mellem dem for effektivt at navigere og bruge Google Cloud-miljøet. Google Cloud Console, også kendt som GCP Console, er
Skal funktioner, der repræsenterer data, være i et numerisk format og organiseret i funktionskolonner?
Inden for maskinlæring, især i forbindelse med big data til træningsmodeller i skyen, spiller repræsentationen af data en vigtig rolle for læringsprocessens succes. Funktioner, som er de individuelle målbare egenskaber eller karakteristika ved dataene, er typisk organiseret i funktionskolonner. Mens det er
Hvad er indlæringshastigheden i maskinlæring?
Læringshastigheden er en vigtig modeljusteringsparameter i forbindelse med maskinlæring. Den bestemmer trinstørrelsen ved hver gentagelse af træningstrin baseret på informationen fra det foregående træningstrin. Ved at justere indlæringshastigheden kan vi styre den hastighed, hvormed modellen lærer fra træningsdata og
Er den normalt anbefalede datafordeling mellem træning og evaluering tæt på 80 % til 20 % tilsvarende?
Den sædvanlige opdeling mellem træning og evaluering i maskinlæringsmodeller er ikke fast og kan variere afhængigt af forskellige faktorer. Det anbefales dog generelt at allokere en betydelig del af dataene til træning, typisk omkring 70-80 %, og reservere den resterende del til evaluering, hvilket vil være omkring 20-30 %. Denne opdeling sikrer det
Kan Google cloud-løsninger bruges til at afkoble computing fra storage for en mere effektiv træning af ML-modellen med big data?
Effektiv træning af maskinlæringsmodeller med big data er et vigtigt aspekt inden for kunstig intelligens. Google tilbyder specialiserede løsninger, der muliggør afkobling af databehandling fra lager, hvilket muliggør effektive træningsprocesser. Disse løsninger, såsom Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery og åbne datasæt, giver en omfattende ramme for fremskridt
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, GCP BigQuery og åbne datasæt
Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) er et kraftfuldt værktøj leveret af Google Cloud Platform (GCP) til træning af maskinlæringsmodeller på en distribueret og parallel måde. Den tilbyder dog ikke automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration, og den håndterer heller ikke ressourcenedlukning efter træningen af modellen er færdig. I dette svar vil vi
Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
Træning af maskinlæringsmodeller på store datasæt er en almindelig praksis inden for kunstig intelligens. Det er dog vigtigt at bemærke, at størrelsen af datasættet kan udgøre udfordringer og potentielle hikke under træningsprocessen. Lad os diskutere muligheden for at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt og
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, GCP BigQuery og åbne datasæt
Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
Når du bruger CMLE (Cloud Machine Learning Engine) til at oprette en version, er det nødvendigt at angive en kilde til en eksporteret model. Dette krav er vigtigt af flere grunde, som vil blive forklaret i detaljer i dette svar. Lad os først forstå, hvad der menes med "eksporteret model." I forbindelse med CMLE, en eksporteret model