Как использовать набор данных Fashion-MNIST в Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
Fashion-MNIST — это набор изображений статей Zalando, состоящий из обучающего набора из 60,000 10,000 примеров и тестового набора из 28 28 примеров. Каждый пример — это изображение в оттенках серого размером 10×XNUMX, связанное с меткой из XNUMX классов. Набор данных служит прямой заменой исходного набора данных MNIST для сравнительного анализа алгоритмов машинного обучения,
Что такое классификатор?
Классификатор в контексте машинного обучения — это модель, обученная прогнозировать категорию или класс данной точки входных данных. Это фундаментальная концепция контролируемого обучения, когда алгоритм учится на помеченных обучающих данных, чтобы делать прогнозы на основе невидимых данных. Классификаторы широко используются в различных приложениях.
Можно ли использовать TensorBoard онлайн?
Да, можно использовать TensorBoard онлайн для визуализации моделей машинного обучения. TensorBoard — это мощный инструмент визуализации, входящий в состав TensorFlow, популярной платформы машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанной Google. Он позволяет отслеживать и визуализировать различные аспекты ваших моделей машинного обучения, такие как графики моделей, показатели обучения и внедрения. Визуализируя эти
Можно ли использовать файл конфигурации для развертывания модели CMLE при использовании обучения распределенной модели ML, чтобы определить, сколько машин будет использоваться в обучении?
При использовании обучения модели распределенного машинного обучения (ML) на платформе Google Cloud AI вы действительно можете использовать файл конфигурации для развертывания модели CMLE (Cloud Machine Learning Engine), чтобы определить количество компьютеров, используемых в обучении. Однако невозможно напрямую определить тип машин, которые будут использоваться. В
Каковы цели развертывания компонента Pusher в TFX?
Компонент Pusher в TensorFlow Extended (TFX) является фундаментальной частью конвейера TFX, который обрабатывает развертывание обученных моделей в различных целевых средах. Цели развертывания компонента Pusher в TFX разнообразны и гибки, что позволяет пользователям развертывать свои модели на разных платформах в зависимости от их конкретных требований. В этом
Как можно использовать оценку BLEU для оценки производительности пользовательской модели перевода, обученной с помощью AutoML Translation?
Оценка BLEU — это широко используемый показатель для оценки производительности моделей машинного перевода. Он измеряет сходство между машинным переводом и одним или несколькими эталонными переводами. В контексте пользовательской модели перевода, обученной с помощью AutoML Translation, оценка BLEU может дать ценную информацию о качестве и эффективности
Какие шаги необходимо выполнить для создания пользовательской модели перевода с помощью AutoML Translation?
Создание пользовательской модели перевода с помощью AutoML Translation включает в себя ряд шагов, которые позволяют пользователям обучать модель, специально адаптированную к их потребностям в переводе. AutoML Translation — это мощный инструмент, предоставляемый Google Cloud AI Platform, который использует методы машинного обучения для автоматизации процесса создания высококачественных моделей перевода. В этом ответе
Какова цель расширенного глоссария в API перевода?
Функция расширенного глоссария в API перевода Google Cloud AI Platform служит важной цели, повышая точность и качество результатов машинного перевода. Эта функция позволяет пользователям предоставлять собственный глоссарий терминов, специфичных для их предметной области или отрасли, что позволяет модели перевода лучше понимать и переводить эти термины.
Как выбор размера блока на постоянном диске влияет на его производительность в различных случаях использования?
Выбор размера блока на постоянном диске может значительно повлиять на его производительность для различных вариантов использования в области искусственного интеллекта (ИИ) при использовании Google Cloud Machine Learning (ML) и Google Cloud AI Platform для продуктивной обработки данных. Размер блока относится к частям фиксированного размера, в которых данные хранятся на
В чем разница между оптимизатором платформы ИИ и HyperTune в обучении платформе ИИ?
AI Platform Optimizer и HyperTune — это две разные функции, предлагаемые Google Cloud AI Platform для оптимизации обучения моделей машинного обучения. Хотя оба они направлены на улучшение производительности модели, они различаются по своим подходам и функциональным возможностям. AI Platform Optimizer — это функция, которая автоматически исследует пространство гиперпараметров, чтобы найти наилучший набор