Что такое горячее кодирование?
Одно горячее кодирование — это метод, часто используемый в области глубокого обучения, особенно в контексте машинного обучения и нейронных сетей. В TensorFlow, популярной библиотеке глубокого обучения, одно горячее кодирование — это метод, используемый для представления категориальных данных в формате, который может быть легко обработан алгоритмами машинного обучения. В
Как настроить облачную оболочку?
Чтобы настроить Cloud Shell в Google Cloud Platform (GCP), вам необходимо выполнить несколько шагов. Cloud Shell — это интерактивная веб-среда оболочки, которая обеспечивает доступ к виртуальной машине (ВМ) с предустановленными инструментами и библиотеками. Это позволяет вам управлять ресурсами GCP и выполнять различные задачи без необходимости
Как отличить Google Cloud Console от Google Cloud Platform?
Google Cloud Console и Google Cloud Platform — это два отдельных компонента в более широкой экосистеме облачных сервисов Google. Хотя они тесно связаны, важно понимать различия между ними, чтобы эффективно перемещаться и использовать среду Google Cloud. Консоль Google Cloud, также известная как консоль GCP,
- Опубликовано в Cloud Computing, EITC/CL/GCP Облачная платформа Google, Введения, Консольный тур GCP
Должны ли объекты, представляющие данные, быть в числовом формате и организованы в столбцы объектов?
В области машинного обучения, особенно в контексте больших данных для обучения моделей в облаке, представление данных играет решающую роль в успехе процесса обучения. Функции, которые представляют собой отдельные измеримые свойства или характеристики данных, обычно организованы в столбцы функций. Пока это
Какова скорость обучения в машинном обучении?
Скорость обучения является важнейшим параметром настройки модели в контексте машинного обучения. Он определяет размер шага на каждой итерации шага обучения на основе информации, полученной на предыдущем этапе обучения. Регулируя скорость обучения, мы можем контролировать скорость, с которой модель обучается на обучающих данных и
Обычно рекомендуемое соотношение данных между обучением и оценкой составляет от 80% до 20% соответственно?
Обычное разделение между обучением и оценкой в моделях машинного обучения не фиксировано и может варьироваться в зависимости от различных факторов. Однако обычно рекомендуется выделить значительную часть данных для обучения, обычно около 70–80 %, и зарезервировать оставшуюся часть для оценки, которая составит около 20–30 %. Такое разделение гарантирует, что
Можно ли использовать облачные решения Google для отделения вычислений от хранилища для более эффективного обучения модели машинного обучения на больших данных?
Эффективное обучение моделей машинного обучения с использованием больших данных является важнейшим аспектом в области искусственного интеллекта. Google предлагает специализированные решения, которые позволяют отделить вычисления от хранилища, обеспечивая эффективные процессы обучения. Эти решения, такие как Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery и открытые наборы данных, обеспечивают комплексную основу для продвижения
Предлагает ли Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматическое получение и настройку ресурсов, а также обеспечивает отключение ресурсов после завершения обучения модели?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) — это мощный инструмент, предоставляемый Google Cloud Platform (GCP) для распределенного и параллельного обучения моделей машинного обучения. Однако он не обеспечивает автоматическое получение и настройку ресурсов, а также не обеспечивает отключение ресурсов после завершения обучения модели. В этом ответе мы
Можно ли без проблем обучать модели машинного обучения на произвольно больших наборах данных?
Обучение моделей машинного обучения на больших наборах данных — обычная практика в области искусственного интеллекта. Однако важно отметить, что размер набора данных может создать проблемы и потенциальные сбои в процессе обучения. Давайте обсудим возможность обучения моделей машинного обучения на произвольно больших наборах данных и
При использовании CMLE требует ли создание версии указания источника экспортируемой модели?
При использовании CMLE (Cloud Machine Learning Engine) для создания версии необходимо указать источник экспортируемой модели. Это требование важно по нескольким причинам, которые будут подробно объяснены в этом ответе. Во-первых, давайте разберемся, что подразумевается под «экспортированной моделью». В контексте CMLE экспортированная модель