מהו נתון מסומן?
נתונים מסומנים, בהקשר של בינה מלאכותית (AI) ובמיוחד בתחום של Google Cloud Machine Learning, מתייחס למערך נתונים שצוין או סומן עם תוויות או קטגוריות ספציפיות. תוויות אלו משמשות כאמת היסוד או כהתייחסות לאימון אלגוריתמים של למידת מכונה. על ידי שיוך נקודות נתונים שלהם
האם מסקנות הן חלק מאימון המודל ולא חיזוי?
בתחום למידת מכונה, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning, ההצהרה "הסקת מסקנות היא חלק מהכשרת המודל ולא חיזוי" אינה מדויקת לחלוטין. מסקנות וחיזוי הם שלבים נפרדים בצינור למידת המכונה, כל אחד משרת מטרה אחרת ומתרחש בנקודות שונות
האם "עבודות gcloud ml-engine submit training" היא פקודה נכונה להגשת עבודת הדרכה?
הפקודה "gcloud ml-engine jobs submit training" היא אכן פקודה נכונה להגשת משרת הדרכה ב-Google Cloud Machine Learning. פקודה זו היא חלק מ-Google Cloud SDK (ערכת פיתוח תוכנה) והיא תוכננה במיוחד ליצירת אינטראקציה עם שירותי למידת מכונה שמסופקים על ידי Google Cloud. בעת ביצוע פקודה זו, אתה צריך
האם פלטפורמות למידת מכונה בחינם לשימוש?
פלטפורמות למידת מכונה יכולות להשתנות מבחינת מודל התמחור שלהן. בעוד שפלטפורמות למידת מכונה מסוימות מציעות גישה חופשית לתכונות מסוימות או שימוש מוגבל, אחרות עשויות לדרוש תשלום עבור גישה מלאה לשירותיהן. במקרה של Google Cloud Machine Learning, קיימות אפשרויות חינמיות וגם בתשלום זמינות, בהתאם לסוג הספציפי
כיצד הבחירה בגודל הבלוק בדיסק מתמיד משפיעה על הביצועים שלו למקרי שימוש שונים?
הבחירה בגודל הבלוק בדיסק מתמיד יכולה להשפיע באופן משמעותי על הביצועים שלו עבור מקרי שימוש שונים בתחום הבינה המלאכותית (AI) בעת שימוש ב-Google Cloud Machine Learning (ML) ו-Google Cloud AI Platform למדעי נתונים פרודוקטיביים. גודל הבלוק מתייחס לנתחים בגודל קבוע שבהם הנתונים מאוחסנים
מה המטרה של כוונון עדין של דגם מאומן?
כוונון עדין של מודל מאומן הוא שלב מכריע בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning. זה משרת את המטרה של התאמת מודל מאומן מראש למשימה או מערך נתונים ספציפיים, ובכך לשפר את הביצועים שלו ולהפוך אותו למתאים יותר ליישומים בעולם האמיתי. תהליך זה כולל התאמת ה
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, כלים של גוגל ללימוד מכונה, סקירה כללית על למידת מכונה של גוגל, סקירת בחינה
איך בונים מסווג ליניארי באמצעות מסגרת האומדן של TensorFlow ב-Google Cloud Machine Learning?
כדי לבנות מסווג ליניארי באמצעות מסגרת האומדן של TensorFlow ב-Google Cloud Machine Learning, אתה יכול לעקוב אחר תהליך שלב אחר שלב הכולל הכנת נתונים, הגדרת מודל, הדרכה, הערכה וחיזוי. הסבר מקיף זה ינחה אותך בכל אחד מהשלבים הללו, ויספק ערך דידקטי המבוסס על ידע עובדתי. 1. הכנת נתונים: לפני בניית א
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, שלבים נוספים בלימוד מכונה, מקרה שימוש בלימוד מכונה באופנה, סקירת בחינה
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