Hva er Gradient Boosting-algoritmen?
Opplæringsmodeller innen kunstig intelligens, spesielt i sammenheng med Google Cloud Machine Learning, involverer bruk av ulike algoritmer for å optimalisere læringsprosessen og forbedre nøyaktigheten av spådommer. En slik algoritme er Gradient Boosting-algoritmen. Gradient Boosting er en kraftig ensemblelæringsmetode som kombinerer flere svake elever, som f.eks
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, AutoML Vision - del 2
Hva er ulempene ved å bruke Eager-modus i stedet for vanlig TensorFlow med Eager-modus deaktivert?
Ivrig modus i TensorFlow er et programmeringsgrensesnitt som gir mulighet for umiddelbar utførelse av operasjoner, noe som gjør det enklere å feilsøke og forstå koden. Det er imidlertid flere ulemper ved å bruke Eager-modus sammenlignet med vanlig TensorFlow med Eager-modus deaktivert. I dette svaret vil vi utforske disse ulempene i detalj. En av de viktigste
Hva er fordelen med å bruke en Keras-modell først og deretter konvertere den til en TensorFlow-estimator i stedet for bare å bruke TensorFlow direkte?
Når det gjelder utvikling av maskinlæringsmodeller, er både Keras og TensorFlow populære rammeverk som tilbyr en rekke funksjoner og muligheter. Mens TensorFlow er et kraftig og fleksibelt bibliotek for å bygge og trene dyplæringsmodeller, tilbyr Keras en API på høyere nivå som forenkler prosessen med å lage nevrale nettverk. I noen tilfeller er det
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, Skaler opp Keras med estimatorer
Hva er funksjonen som brukes til å lage spådommer ved hjelp av en modell i BigQuery ML?
Funksjonen som brukes til å lage spådommer ved å bruke en modell i BigQuery ML kalles «ML.PREDICT». BigQuery ML er et kraftig verktøy levert av Google Cloud Platform som lar brukere bygge og distribuere maskinlæringsmodeller ved hjelp av standard SQL. Med «ML.PREDICT»-funksjonen kan brukere bruke sine trente modeller på nye data og generere spådommer.
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, BigQuery ML - maskinlæring med standard SQL, Eksamensgjennomgang
Hvordan kan du sjekke treningsstatistikken til en modell i BigQuery ML?
For å sjekke treningsstatistikken til en modell i BigQuery ML, kan du bruke de innebygde funksjonene og visningene som tilbys av plattformen. BigQuery ML er et kraftig verktøy som lar brukere utføre maskinlæringsoppgaver ved hjelp av standard SQL, noe som gjør det tilgjengelig og brukervennlig for dataanalytikere og forskere. Når du har trent en
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, BigQuery ML - maskinlæring med standard SQL, Eksamensgjennomgang
Hva er formålet med opprettelsesmodellsetningen i BigQuery ML?
Formålet med CREATE MODEL-setningen i BigQuery ML er å lage en maskinlæringsmodell ved å bruke standard SQL i Google Clouds BigQuery-plattform. Denne uttalelsen lar brukere trene og distribuere maskinlæringsmodeller uten behov for kompleks koding eller bruk av eksterne verktøy. Når du bruker CREATE MODEL-setningen, brukere
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, BigQuery ML - maskinlæring med standard SQL, Eksamensgjennomgang
Hvordan får du tilgang til BigQuery ML?
For å få tilgang til BigQuery ML, må du følge en rekke trinn som involverer å sette opp Google Cloud-prosjektet ditt, aktivere de nødvendige APIene, lage et BigQuery-datasett og til slutt utføre SQL-spørringer for å trene og evaluere maskinlæringsmodeller. Først må du opprette et Google Cloud-prosjekt eller bruke et eksisterende. Dette
Hva er de tre typene maskinlæringsmodeller som støttes av BigQuery ML?
BigQuery ML er et kraftig verktøy som tilbys av Google Cloud som gjør det mulig for brukere å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller ved å bruke standard SQL i BigQuery. Det gir en sømløs integrasjon av maskinlæringsfunksjoner i BigQuery-miljøet, og eliminerer behovet for dataflytting eller kompleks dataforbehandling. Når du arbeider med BigQuery ML, finnes det
Hvordan muliggjør Kubeflow enkel deling og distribusjon av opplærte modeller?
Kubeflow, en åpen kildekode-plattform, forenkler sømløs deling og distribusjon av trente modeller ved å utnytte kraften til Kubernetes for å administrere containeriserte applikasjoner. Med Kubeflow kan brukere enkelt pakke sine maskinlæringsmodeller (ML) sammen med de nødvendige avhengighetene i containere. Disse beholderne kan deretter deles og distribueres på tvers av forskjellige miljøer, noe som gjør det praktisk
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, Kubeflow - maskinlæring på Kubernetes, Eksamensgjennomgang
Hva er fordelene med å installere Kubeflow på Google Kubernetes Engine (GKE)?
Å installere Kubeflow på Google Kubernetes Engine (GKE) gir en rekke fordeler innen maskinlæring. Kubeflow er en åpen kildekode-plattform bygget på toppen av Kubernetes, som gir et skalerbart og bærbart miljø for å kjøre maskinlæringsarbeidsmengder. GKE, på den annen side, er en administrert Kubernetes-tjeneste av Google Cloud som forenkler distribusjonen