מהו קידוד חם אחד?
קידוד חם אחד הוא טכניקה המשמשת לעתים קרובות בתחום הלמידה העמוקה, במיוחד בהקשר של למידת מכונה ורשתות עצביות. ב-TensorFlow, ספריית למידה עמוקה פופולרית, קידוד חם אחד הוא שיטה המשמשת לייצוג נתונים קטגוריים בפורמט שניתן לעבד בקלות על ידי אלגוריתמי למידת מכונה. ב
כיצד להגדיר מעטפת ענן?
כדי להגדיר מעטפת ענן ב-Google Cloud Platform (GCP), עליך לבצע מספר שלבים. Cloud Shell היא סביבת מעטפת מבוססת אינטרנט ואינטראקטיבית המספקת גישה למכונה וירטואלית (VM) עם כלים וספריות מותקנים מראש. זה מאפשר לך לנהל את משאבי ה-GCP שלך ולבצע משימות שונות ללא צורך
כיצד להבדיל בין Google Cloud Console לבין Google Cloud Platform?
Google Cloud Console ו-Google Cloud Platform הם שני רכיבים נפרדים בתוך המערכת האקולוגית הרחבה יותר של שירותי Google Cloud. למרות שהם קשורים קשר הדוק, חשוב להבין את ההבדלים ביניהם כדי לנווט ביעילות ולנצל את סביבת Google Cloud. מסוף הענן של Google, הידוע גם כ-GCP Console, הוא
האם תכונות המייצגות נתונים צריכות להיות בפורמט מספרי ומאורגן בעמודות תכונה?
בתחום למידת מכונה, במיוחד בהקשר של ביג דאטה לאימון מודלים בענן, לייצוג הנתונים תפקיד מכריע בהצלחת תהליך הלמידה. תכונות, שהן המאפיינים הניתנים למדידה או מאפיינים בודדים של הנתונים, מאורגנות בדרך כלל בעמודות תכונה. בזמן שזה כן
מה קצב הלמידה בלמידת מכונה?
קצב הלמידה הוא פרמטר מכריע לכוונון המודל בהקשר של למידת מכונה. הוא קובע את גודל הצעד בכל איטרציה של צעד אימון, בהתבסס על המידע המתקבל משלב האימון הקודם. על ידי התאמת קצב הלמידה, נוכל לשלוט בקצב שבו המודל לומד מנתוני האימון ו
האם חלוקת הנתונים המומלצת בדרך כלל בין אימון להערכה קרוב ל-80% עד 20% בהתאם?
הפיצול הרגיל בין אימון והערכה במודלים של למידת מכונה אינו קבוע ויכול להשתנות בהתאם לגורמים שונים. עם זאת, מומלץ בדרך כלל להקצות חלק ניכר מהנתונים לאימון, בדרך כלל בסביבות 70-80%, ולשמור את החלק הנותר להערכה, שיעמוד על 20-30%. הפיצול הזה מבטיח את זה
האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
אימון יעיל של מודלים של למידת מכונה עם ביג דאטה הוא היבט מכריע בתחום הבינה המלאכותית. גוגל מציעה פתרונות מיוחדים המאפשרים ניתוק מחשוב מאחסון, ומאפשרים תהליכי הדרכה יעילים. פתרונות אלה, כגון Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery ומערכי נתונים פתוחים, מספקים מסגרת מקיפה להתקדמות
האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) הוא כלי רב עוצמה המסופק על ידי Google Cloud Platform (GCP) לאימון מודלים של למידת מכונה באופן מבוזר ומקביל. עם זאת, הוא אינו מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים, ואינו מטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל. בתשובה זו, נעשה זאת
האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
אימון מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים הוא נוהג נפוץ בתחום הבינה המלאכותית. עם זאת, חשוב לציין שגודל מערך הנתונים יכול להציב אתגרים ושיהוקים פוטנציאליים במהלך תהליך האימון. הבה נדון באפשרות לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ו-
האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
בעת שימוש ב-CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ליצירת גרסה, יש צורך לציין מקור של מודל מיוצא. דרישה זו חשובה מכמה סיבות, שיוסברו בהרחבה בתשובה זו. ראשית, בואו נבין מה הכוונה ב"מודל מיוצא". בהקשר של CMLE, מודל מיוצא