מהם היתרונות של שימוש ב-AutoML Vision להדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה?
AutoML Vision הוא כלי רב עוצמה המוצע על ידי Google Cloud Machine Learning המאפשר למשתמשים לאמן ולפרוס מודלים של למידת מכונה בקלות. הוא מציע מספר יתרונות שהופכים אותו לנכס בעל ערך בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה. בתשובה זו, נחקור את היתרונות הללו בפירוט, תוך מתן א
מה היו הסטיות שנצפו בביצועי המודל על נתונים חדשים שלא נראים?
הביצועים של מודל למידת מכונה על נתונים חדשים, בלתי נראים יכולים לסטות מהביצועים שלו על נתוני האימון. סטיות אלו, הידועות גם בשם שגיאות הכללה, נובעות ממספר גורמים במודל ובנתונים. בהקשר של AutoML Vision, כלי רב עוצמה שמסופק על ידי Google Cloud עבור משימות סיווג תמונות,
מה אתה יכול לעשות אם אתה מזהה תמונות עם תיוג שגוי או בעיות אחרות בביצועי הדגם שלך?
כשעובדים עם מודלים של למידת מכונה, זה לא נדיר להיתקל בתמונות עם תיוג שגוי או בעיות אחרות בביצועי המודל. בעיות אלו יכולות להתעורר מסיבות שונות כמו טעות אנוש בתיוג הנתונים, הטיות בנתוני ההדרכה או מגבלות של המודל עצמו. עם זאת, חשוב להתייחס לאלו
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, התקדמות בלימוד מכונה, AutoML Vision - חלק 2, סקירת בחינה
כיצד ניתן לאמן דגם באמצעות AutoML Vision?
כדי להכשיר מודל באמצעות AutoML Vision, אתה יכול לעקוב אחר תהליך שלב אחר שלב הכולל הכנת נתונים, אימון מודל והערכה. AutoML Vision הוא כלי רב עוצמה המסופק על ידי Google Cloud המפשט את תהליך הדרכה של מודלים מותאמים אישית של למידת מכונה למשימות זיהוי תמונות. זה ממנף אלגוריתמי למידה עמוקה וממכן רבים מהאלגוריתמים
מהי המטרה של AutoML Vision ב-Google Cloud Machine Learning?
AutoML Vision הוא כלי רב עוצמה המוצע על ידי Google Cloud Machine Learning שמטרתו לפשט ולהאיץ את תהליך הדרכה של מודלים מותאמים אישית של למידת מכונה למשימות זיהוי תמונות. מטרתו היא לאפשר למשתמשים, ללא קשר למומחיותם בלמידת מכונה, לבנות ולפרוס מודלים של סיווג תמונות מדויקים ביותר במינימום מאמץ