מה זה TensorBoard?
TensorBoard הוא כלי ויזואליזציה רב עוצמה בתחום למידת מכונה המזוהה בדרך כלל עם TensorFlow, ספריית למידת המכונה בקוד פתוח של גוגל. הוא נועד לעזור למשתמשים להבין, לנפות באגים ולמטב את הביצועים של מודלים של למידת מכונה על ידי מתן חבילה של כלי הדמיה. TensorBoard מאפשר למשתמשים לדמיין היבטים שונים שלהם
מה זה TensorFlow?
TensorFlow היא ספריית למידת מכונה בקוד פתוח שפותחה על ידי גוגל ונמצאת בשימוש נרחב בתחום הבינה המלאכותית. הוא נועד לאפשר לחוקרים ולמפתחים לבנות ולפרוס מודלים של למידת מכונה ביעילות. TensorFlow ידוע במיוחד בגמישות, מדרגיות וקלות השימוש שלו, מה שהופך אותו לבחירה פופולרית עבור שניהם
מה זה מסווג?
מסווג בהקשר של למידת מכונה הוא מודל שמאומן לחזות את הקטגוריה או המחלקה של נקודת נתוני קלט נתונה. זוהי תפיסה בסיסית בלמידה מפוקחת, שבה האלגוריתם לומד מנתוני אימון מסומנים כדי לבצע תחזיות על נתונים בלתי נראים. מסווגים נמצאים בשימוש נרחב ביישומים שונים
איך אפשר להתחיל לייצר דגמי AI ב-Google Cloud לחיזוי ללא שרת בקנה מידה?
כדי לצאת למסע של יצירת מודלים של בינה מלאכותית (AI) באמצעות Google Cloud Machine Learning עבור תחזיות ללא שרתים בקנה מידה, יש לפעול לפי גישה מובנית הכוללת מספר שלבים מרכזיים. שלבים אלה כוללים הבנת היסודות של למידת מכונה, היכרות עם שירותי ה-AI של Google Cloud, הקמת סביבת פיתוח, הכנה ו
מהי המדרגיות של אימון אלגוריתמי למידה?
המדרגיות של אימון אלגוריתמי למידה היא היבט מכריע בתחום הבינה המלאכותית. זה מתייחס ליכולת של מערכת למידת מכונה לטפל ביעילות בכמויות גדולות של נתונים ולהגביר את הביצועים שלה ככל שגודל מערך הנתונים גדל. זה חשוב במיוחד כאשר עוסקים במודלים מורכבים ומערכי נתונים מסיביים, כמו
כיצד ליצור אלגוריתמי למידה המבוססים על נתונים בלתי נראים?
תהליך יצירת אלגוריתמי למידה המבוססים על נתונים בלתי נראים כרוך במספר שלבים ושיקולים. על מנת לפתח אלגוריתם למטרה זו, יש צורך להבין את טיבם של נתונים בלתי נראים וכיצד ניתן לנצל אותם במשימות למידת מכונה. בואו נסביר את הגישה האלגוריתמית ליצירת אלגוריתמי למידה המבוססים על
מה המשמעות של יצירת אלגוריתמים שלומדים על סמך נתונים, מנבאים ומקבלים החלטות?
יצירת אלגוריתמים שלומדים על סמך נתונים, מנבאים תוצאות ומקבלים החלטות היא הליבה של למידת מכונה בתחום הבינה המלאכותית. תהליך זה כולל אימון מודלים באמצעות נתונים ומאפשר להם להכליל דפוסים ולבצע תחזיות או החלטות מדויקות על נתונים חדשים, בלתי נראים. בהקשר של Google Cloud Machine
מהם השלבים הכרוכים בשימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine?
תהליך השימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine כולל מספר שלבים המאפשרים למשתמשים לפרוס ולהשתמש במודלים של למידת מכונה לביצוע תחזיות בקנה מידה. שירות זה, שהוא חלק מפלטפורמת Google Cloud AI, מציע פתרון ללא שרת להפעלת תחזיות על מודלים מאומנים, המאפשר למשתמשים להתמקד ב
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, תחזיות ללא שרת בקנה מידה, סקירת בחינה
מהן האפשרויות העיקריות לשרת דגם מיוצא בייצור?
כאשר מדובר בשרת מודל מיוצא בייצור בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning וחיזוי ללא שרת בקנה מידה, קיימות מספר אפשרויות עיקריות זמינות. אפשרויות אלה מספקות גישות שונות לפריסה והגשה של מודלים של למידת מכונה, כל אחד עם היתרונות והשיקולים שלו.
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, תחזיות ללא שרת בקנה מידה, סקירת בחינה
מה עושה הפונקציה "export_savedmodel" ב-TensorFlow?
הפונקציה "export_savedmodel" ב-TensorFlow היא כלי חיוני לייצוא מודלים מאומנים בפורמט שניתן לפרוס בקלות ולהשתמש בו לביצוע תחזיות. פונקציה זו מאפשרת למשתמשים לשמור את המודלים של TensorFlow שלהם, כולל הן את ארכיטקטורת המודל והן את הפרמטרים הנלמדים, בפורמט סטנדרטי הנקרא SavedModel. פורמט SavedModel הוא
- 1
- 2