Hva er merket data?
Et merket data, i sammenheng med kunstig intelligens (AI) og spesifikt i domenet til Google Cloud Machine Learning, refererer til et datasett som har blitt kommentert eller merket med spesifikke etiketter eller kategorier. Disse etikettene fungerer som grunnsannheten eller referansen for opplæring av maskinlæringsalgoritmer. Ved å knytte datapunkter til deres
Er inferens en del av modelltreningen snarere enn prediksjon?
Når det gjelder maskinlæring, spesielt i sammenheng med Google Cloud Machine Learning, er påstanden «Inferens er en del av modellopplæringen i stedet for prediksjon» ikke helt nøyaktig. Inferens og prediksjon er distinkte stadier i maskinlæringspipelinen, som hver tjener et annet formål og forekommer på forskjellige punkter i
Er "gcloud ml-engine jobs submit training" en riktig kommando for å sende inn en treningsjobb?
Kommandoen "gcloud ml-engine jobs submit training" er faktisk en riktig kommando for å sende inn en opplæringsjobb i Google Cloud Machine Learning. Denne kommandoen er en del av Google Cloud SDK (Software Development Kit) og er spesielt utviklet for å samhandle med maskinlæringstjenestene som tilbys av Google Cloud. Når du utfører denne kommandoen, trenger du
Er maskinlæringsplattformer gratis å bruke?
Maskinlæringsplattformer kan variere når det gjelder prismodeller. Mens noen maskinlæringsplattformer tilbyr gratis tilgang til visse funksjoner eller begrenset bruk, kan andre kreve betaling for full tilgang til tjenestene deres. Når det gjelder Google Cloud Machine Learning, er det både gratis og betalte alternativer tilgjengelig, avhengig av det spesifikke
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 hensikten med å finjustere en trent modell?
Finjustering av en opplært modell er et avgjørende skritt innen kunstig intelligens, spesielt i sammenheng med Google Cloud Machine Learning. Den tjener hensikten med å tilpasse en forhåndstrent modell til en spesifikk oppgave eller datasett, og dermed forbedre ytelsen og gjøre den mer egnet for applikasjoner i den virkelige verden. Denne prosessen innebærer å justere
Hvordan bygger vi en lineær klassifiserer ved å bruke TensorFlows Estimator Framework i Google Cloud Machine Learning?
For å bygge en lineær klassifisering ved hjelp av TensorFlows estimatorramme i Google Cloud Machine Learning, kan du følge en trinnvis prosess som involverer dataforberedelse, modelldefinisjon, opplæring, evaluering og prediksjon. Denne omfattende forklaringen vil lede deg gjennom hvert av disse trinnene, og gir en didaktisk verdi basert på faktakunnskap. 1. Dataforberedelse: Før bygging av en
Hva er trinnene for å bruke Google Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste?
Prosessen med å bruke Google Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste involverer flere trinn som gjør det mulig for brukere å distribuere og bruke maskinlæringsmodeller for å lage spådommer i stor skala. Denne tjenesten, som er en del av Google Cloud AI-plattformen, tilbyr en serverløs løsning for å kjøre spådommer på trente modeller, slik at brukerne kan fokusere på