چگونه می توان شروع به ساخت مدل های هوش مصنوعی در Google Cloud برای پیش بینی های بدون سرور در مقیاس کرد؟
برای شروع سفر ایجاد مدلهای هوش مصنوعی (AI) با استفاده از Google Cloud Machine Learning برای پیشبینیهای بدون سرور در مقیاس، باید یک رویکرد ساختاریافته را دنبال کرد که شامل چندین مرحله کلیدی است. این مراحل شامل درک اصول یادگیری ماشینی، آشنایی با خدمات هوش مصنوعی Google Cloud، راه اندازی یک محیط توسعه، آماده سازی و
چگونه در Google Cloud Machine Learning یک مدل بسازیم؟
برای ساخت یک مدل در موتور یادگیری ماشین ابری گوگل، باید یک گردش کار ساختاریافته را دنبال کنید که شامل اجزای مختلف است. این مولفه ها شامل آماده سازی داده های شما، تعریف مدل شما و آموزش آن است. بیایید هر مرحله را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم. 1. آماده سازی داده ها: قبل از ایجاد یک مدل، بسیار مهم است که خود را آماده کنید
چرا ارزشیابی 80 درصد برای آموزش و 20 درصد برای ارزشیابی است اما برعکس نیست؟
تخصیص 80 درصد وزن به آموزش و 20 درصد وزن به ارزیابی در زمینه یادگیری ماشینی یک تصمیم استراتژیک بر اساس چندین عامل است. هدف این توزیع ایجاد تعادل بین بهینه سازی فرآیند یادگیری و اطمینان از ارزیابی دقیق عملکرد مدل است. در این پاسخ به بررسی دلایل می پردازیم
مراحل آموزش و پیشبینی با مدلهای TensorFlow.js چیست؟
آموزش و پیشبینی با مدلهای TensorFlow.js شامل چندین مرحله است که توسعه و استقرار مدلهای یادگیری عمیق را در مرورگر ممکن میسازد. این فرآیند شامل آماده سازی داده ها، ایجاد مدل، آموزش و پیش بینی است. در این پاسخ، هر یک از این مراحل را به تفصیل بررسی خواهیم کرد و توضیح جامعی از فرآیند ارائه می دهیم. 1. آماده سازی داده ها:
چگونه دیکشنری ها را برای مجموعه های قطار و تست پر کنیم؟
برای پر کردن فرهنگ لغتهای قطار و مجموعههای آزمایشی در زمینه استفاده از الگوریتم K نزدیکترین همسایه (KNN) خود در یادگیری ماشین با استفاده از پایتون، باید یک رویکرد سیستماتیک را دنبال کنیم. این فرآیند شامل تبدیل داده های ما به یک قالب مناسب است که می تواند توسط الگوریتم KNN استفاده شود. اول، بیایید درک کنیم
فرآیند افزودن پیشبینیها در انتهای یک مجموعه داده برای پیشبینی رگرسیون چیست؟
فرآیند افزودن پیشبینیها در انتهای یک مجموعه داده برای پیشبینی رگرسیون شامل چندین مرحله است که هدف آن تولید پیشبینیهای دقیق بر اساس دادههای تاریخی است. پیشبینی رگرسیون تکنیکی در یادگیری ماشینی است که به ما امکان میدهد مقادیر پیوسته را بر اساس رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته پیشبینی کنیم. در این زمینه، ما
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, پیش بینی و پیش بینی رگرسیون, بررسی امتحان
چرا آماده سازی مجموعه داده به درستی برای آموزش کارآمد مدل های یادگیری ماشین مهم است؟
آماده سازی مجموعه داده به درستی برای آموزش کارآمد مدل های یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است. یک مجموعه داده به خوبی آماده شده تضمین می کند که مدل ها می توانند به طور موثر یاد بگیرند و پیش بینی های دقیق انجام دهند. این فرآیند شامل چندین مرحله کلیدی از جمله جمع آوری داده ها، پاکسازی داده ها، پیش پردازش داده ها و تقویت داده ها است. اولاً، جمع آوری داده ها بسیار مهم است زیرا پایه و اساس را فراهم می کند
مراحل ساخت یک مدل یادگیری ساختاریافته عصبی برای طبقه بندی اسناد چیست؟
ساختن یک مدل یادگیری ساختاریافته عصبی (NSL) برای طبقهبندی اسناد شامل چندین مرحله است که هر کدام در ساخت یک مدل قوی و دقیق بسیار مهم هستند. در این توضیح، ما با ارائه یک درک جامع از هر مرحله، به فرآیند دقیق ساخت چنین مدلی خواهیم پرداخت. مرحله 1: آماده سازی داده ها اولین مرحله جمع آوری و
کاربران چگونه می توانند داده های آموزشی خود را به جداول AutoML وارد کنند؟
برای وارد کردن دادههای آموزشی به جداول AutoML، کاربران میتوانند مجموعهای از مراحل را دنبال کنند که شامل آمادهسازی دادهها، ایجاد یک مجموعه داده و آپلود دادهها در سرویس جداول AutoML است. AutoML Tables یک سرویس یادگیری ماشینی ارائه شده توسط Google Cloud است که به کاربران امکان می دهد مدل های یادگیری ماشینی سفارشی را بدون
مراحل آماده سازی داده های ما برای آموزش مدل یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه پاندا چیست؟
در زمینه یادگیری ماشینی، آماده سازی داده ها نقش مهمی در موفقیت آموزش یک مدل دارد. هنگام استفاده از کتابخانه پانداها، مراحل مختلفی در تهیه داده ها برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین وجود دارد. این مراحل شامل بارگذاری داده ها، پاکسازی داده ها، تبدیل داده ها و تقسیم داده ها می باشد. اولین قدم در
- 1
- 2