Hva er klassifiserer?
En klassifikator i sammenheng med maskinlæring er en modell som er opplært til å forutsi kategorien eller klassen til et gitt inngangsdatapunkt. Det er et grunnleggende konsept i overvåket læring, der algoritmen lærer fra merkede treningsdata for å lage spådommer om usynlige data. Klassifiserere er mye brukt i ulike applikasjoner
Kan TensorBoard brukes online?
Ja, man kan bruke TensorBoard online for å visualisere maskinlæringsmodeller. TensorBoard er et kraftig visualiseringsverktøy som følger med TensorFlow, et populært rammeverk for maskinlæring med åpen kildekode utviklet av Google. Den lar deg spore og visualisere ulike aspekter ved maskinlæringsmodellene dine, for eksempel modellgrafer, treningsmålinger og innebygginger. Ved å visualisere disse
Kan man bruke konfigurasjonsfilen for CMLE-modellimplementeringen når man bruker en distribuert ML-modellopplæring for å definere hvor mange maskiner som skal brukes i opplæringen?
Når du bruker modellopplæring for distribuert maskinlæring (ML) på Google Cloud AI-plattformen, kan du faktisk bruke konfigurasjonsfilen for CMLE-modellen (Cloud Machine Learning Engine) for å definere antall maskiner som brukes i opplæringen. Det er imidlertid ikke mulig å direkte definere hvilken type maskiner som skal brukes. I
Hva er distribusjonsmålene for Pusher-komponenten i TFX?
Pusher-komponenten i TensorFlow Extended (TFX) er en grunnleggende del av TFX-pipelinen som håndterer distribusjon av trente modeller til ulike målmiljøer. Implementeringsmålene for Pusher-komponenten i TFX er mangfoldige og fleksible, slik at brukere kan distribuere modellene sine til forskjellige plattformer avhengig av deres spesifikke krav. I dette
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow utvidet (TFX), Distribuert prosessering og komponenter, Eksamensgjennomgang
Hvordan kan BLEU-poengsummen brukes til å evaluere ytelsen til en tilpasset oversettelsesmodell trent med AutoML Translation?
BLEU-poengsummen er en mye brukt beregning for å evaluere ytelsen til modeller for maskinoversettelse. Den måler likheten mellom en maskingenerert oversettelse og en eller flere referanseoversettelser. I sammenheng med en tilpasset oversettelsesmodell trent med AutoML Translation, kan BLEU-poengsummen gi verdifull innsikt i kvaliteten og effektiviteten til
Hva er trinnene involvert i å lage en tilpasset oversettelsesmodell med AutoML Translation?
Å lage en tilpasset oversettelsesmodell med AutoML Translation innebærer en rekke trinn som gjør det mulig for brukere å trene en modell som er spesielt skreddersydd for deres oversettelsesbehov. AutoML Translation er et kraftig verktøy levert av Google Cloud AI Platform som utnytter maskinlæringsteknikker for å automatisere prosessen med å bygge oversettelsesmodeller av høy kvalitet. I dette svaret,
Hva er formålet med funksjonen Advanced Glossary i Translation API?
Den avanserte ordlistefunksjonen i Google Cloud AI Platforms Translation API tjener et avgjørende formål med å forbedre nøyaktigheten og kvaliteten på maskinoversettelsesutdata. Denne funksjonen lar brukere gi en egendefinert ordliste med termer som er spesifikke for deres domene eller bransje, slik at oversettelsesmodellen bedre kan forstå og oversette disse termene
Hvordan påvirker valget av blokkstørrelse på en vedvarende disk ytelsen for ulike brukstilfeller?
Valget av blokkstørrelse på en vedvarende disk kan ha betydelig innvirkning på ytelsen for ulike brukstilfeller innen kunstig intelligens (AI) ved bruk av Google Cloud Machine Learning (ML) og Google Cloud AI Platform for produktiv datavitenskap. Blokkstørrelsen refererer til bitene med fast størrelse som data lagres på
Hva er forskjellen mellom AI Platform Optimizer og HyperTune i AI Platform Training?
AI Platform Optimizer og HyperTune er to distinkte funksjoner som tilbys av Google Cloud AI Platform for å optimalisere opplæringen av maskinlæringsmodeller. Mens begge har som mål å forbedre modellytelsen, er de forskjellige i tilnærminger og funksjoner. AI Platform Optimizer er en funksjon som automatisk utforsker hyperparameterplassen for å finne det beste settet med
Hvordan gir Pipelines Dashboard UI et brukervennlig grensesnitt for å administrere og spore fremdriften til pipelines og kjøringer?
Pipelines Dashboard UI i Google Cloud AI Platform gir brukerne et brukervennlig grensesnitt for å administrere og spore fremdriften til deres pipelines og kjøringer. Dette grensesnittet er designet for å forenkle prosessen med å jobbe med AI Platform Pipelines og gjøre det mulig for brukere å effektivt overvåke og kontrollere arbeidsflytene deres for maskinlæring. En av