Hvad er den enkleste vej til den mest grundlæggende didaktiske AI-modeltræning og implementering på Google AI Platform ved hjælp af et gratis niveau/prøveversion med en GUI-konsol trin for trin for en absolut nybegynder uden programmeringsbaggrund?
For at begynde at træne og implementere en grundlæggende AI-model ved hjælp af Google AI Platform via den webbaserede GUI, især som absolut nybegynder uden programmeringserfaring, anbefales det at bruge Google Clouds Vertex AI Workbench og AutoML (nu en del af Vertex AI) funktioner. Disse værktøjer er specielt designet til brugere uden kodningserfaring.
Hvordan træner og implementerer man en simpel AI-model i Google Cloud AI Platform via GCP-konsollens grafiske brugergrænseflade i en trin-for-trin-vejledning?
Google Cloud AI Platform tilbyder et omfattende miljø til at bygge, træne og implementere maskinlæringsmodeller i stor skala ved hjælp af Google Clouds robuste infrastruktur. Ved hjælp af Google Cloud Consoles brugergrænseflade kan brugerne orkestrere arbejdsgange til modeludvikling uden at skulle interagere direkte med kommandolinjeværktøjer. Den trinvise vejledning nedenfor demonstrerer, hvordan man...
Hvad er den enkleste trinvise procedure til at øve sig i distribueret AI-modeltræning i Google Cloud?
Distribueret træning er en avanceret teknik inden for maskinlæring, der muliggør brugen af flere computerressourcer til at træne store modeller mere effektivt og i større skala. Google Cloud Platform (GCP) yder robust understøttelse af distribueret modeltræning, især via sin AI-platform (Vertex AI), Compute Engine og Kubernetes Engine, med understøttelse af populære frameworks.
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Yderligere trin i maskinindlæring, Distribueret træning i skyen
Hvordan kan man skifte mellem Vertex AI og AutoML-tabeller?
For at løse overgangen fra Vertex AI til AutoML-tabeller er det vigtigt at forstå begge platformes roller i Google Clouds suite af maskinlæringsværktøjer. Vertex AI er en omfattende maskinlæringsplatform, der tilbyder en samlet grænseflade til styring af forskellige maskinlæringsmodeller, inklusive dem, der er bygget ved hjælp af AutoML og brugerdefinerede modeller. AutoML-tabeller,
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ekspertise inden for maskinindlæring, AutoML-tabeller
Hvad er de faktiske ændringer som følge af rebranding af Google Cloud Machine Learning som Vertex AI?
Google Clouds overgang fra Cloud Machine Learning Engine til Vertex AI repræsenterer en betydelig udvikling i platformens muligheder og brugeroplevelse, der sigter mod at forenkle maskinlærings-livscyklussen (ML) og forbedre integrationen med andre Google Cloud-tjenester. Vertex AI er designet til at give en mere samlet, end-to-end maskinlæringsplatform, der omfatter hele
Hvorfor blev AutoML Tables udgået, og hvad efterfølger dem?
Google Clouds AutoML Tables var en tjeneste designet til at gøre det muligt for brugere automatisk at bygge og implementere maskinlæringsmodeller på strukturerede data. AutoML-tabeller blev ikke afbrudt i traditionel forstand, deres muligheder var fuldt integreret i Vertex AI. Denne tjeneste var en del af Googles bredere AutoML-pakke, som havde til formål at demokratisere adgangen til
Hvad er forskellen mellem AutoML og Vertex AI?
AutoML og Vertex AI er to maskinlæringstjenester, der tilbydes af Google Cloud Platform (GCP), der har til formål at forenkle processen med at bygge og implementere maskinlæringsmodeller. Selvom begge tjenester deler målet om at gøre det muligt for brugere at udnytte maskinlæringskapaciteter uden omfattende ekspertise, er der flere vigtige forskelle mellem AutoML og Vertex AI.