در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
مجموعه داده بزرگتر در حوزه هوش مصنوعی، به ویژه در Google Cloud Machine Learning، به مجموعه ای از داده ها اشاره دارد که از نظر اندازه و پیچیدگی گسترده هستند. اهمیت یک مجموعه داده بزرگتر در توانایی آن برای افزایش عملکرد و دقت مدل های یادگیری ماشین است. هنگامی که یک مجموعه داده بزرگ است، شامل
نمودارهای طبیعی چیست و آیا می توان از آنها برای آموزش شبکه عصبی استفاده کرد؟
نمودارهای طبیعی نمایش گرافیکی داده های دنیای واقعی هستند که در آن گره ها موجودیت ها را نشان می دهند و یال ها روابط بین این موجودیت ها را نشان می دهند. این نمودارها معمولا برای مدل سازی سیستم های پیچیده مانند شبکه های اجتماعی، شبکه های استنادی، شبکه های بیولوژیکی و غیره استفاده می شوند. نمودارهای طبیعی الگوهای پیچیده و وابستگی های موجود در داده ها را ثبت می کنند و آنها را برای ماشین های مختلف ارزشمند می کند
TensorFlow چیست؟
TensorFlow یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته و به طور گسترده در زمینه هوش مصنوعی استفاده می شود. این طراحی شده است تا به محققان و توسعه دهندگان اجازه دهد تا مدل های یادگیری ماشینی را به طور کارآمد بسازند و به کار گیرند. TensorFlow به ویژه به دلیل انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و سهولت استفاده شناخته شده است، و آن را به یک انتخاب محبوب برای هر دو تبدیل می کند.
چگونه می توان فهمید که چه زمانی باید از آموزش تحت نظارت در مقابل آموزش بدون نظارت استفاده کرد؟
یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت دو نوع اساسی از پارادایم های یادگیری ماشینی هستند که اهداف مجزایی را بر اساس ماهیت داده ها و اهداف کار در دست انجام می دهند. درک زمان استفاده از آموزش نظارت شده در مقابل آموزش بدون نظارت در طراحی مدل های یادگیری ماشین موثر بسیار مهم است. انتخاب بین این دو رویکرد بستگی دارد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چرا توصیه می شود در کنار این مجموعه آموزشی، درک اولیه پایتون 3 را داشته باشید؟
داشتن یک درک اولیه از Python 3 به دلایل متعددی همراه با این مجموعه آموزشی در مورد یادگیری ماشینی عملی با پایتون به شدت توصیه می شود. پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در زمینه یادگیری ماشین و علم داده است. به دلیل سادگی، خوانایی و کتابخانه های گسترده آن به طور گسترده استفاده می شود
چرا شکل دادن به داده ها در هنگام استفاده از TensorFlow مرحله مهمی در فرآیند علم داده است؟
شکل دادن به داده ها یک مرحله ضروری در فرآیند علم داده در هنگام استفاده از TensorFlow است. این فرآیند شامل تبدیل داده های خام به قالبی است که برای الگوریتم های یادگیری ماشینی مناسب است. با تهیه و شکل دادن به دادهها، میتوانیم اطمینان حاصل کنیم که آنها در یک ساختار سازگار و سازمانیافته هستند که برای آموزش دقیق مدل بسیار مهم است.
یادگیری ماشین چگونه روی نمونه های جدید پیش بینی می کند؟
الگوریتمهای یادگیری ماشین برای پیشبینی نمونههای جدید با استفاده از الگوها و روابط آموختهشده از دادههای موجود طراحی شدهاند. در زمینه رایانش ابری و بهویژه آزمایشگاههای Google Cloud Platform (GCP)، این فرآیند توسط یادگیری ماشینی قدرتمند با موتور ابری ML تسهیل میشود. برای درک اینکه چگونه یادگیری ماشینی پیش بینی می کند
مزایای استفاده از دیسک های پایدار برای اجرای بارهای کاری یادگیری ماشین و علم داده در فضای ابری چیست؟
دیسکهای پایدار منبع ارزشمندی برای اجرای بارهای کاری یادگیری ماشین و علم داده در فضای ابری هستند. این دیسکها مزایای متعددی را ارائه میکنند که بهرهوری و کارایی دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین را افزایش میدهد. در این پاسخ، ما این مزایا را به تفصیل بررسی خواهیم کرد و توضیح جامعی از ارزش آموزشی آنها ارائه خواهیم کرد
مزایای استفاده از Google Cloud Storage (GCS) برای بارهای کاری یادگیری ماشین و علم داده چیست؟
Google Cloud Storage (GCS) چندین مزیت را برای بارهای کاری یادگیری ماشین و علم داده ارائه می دهد. GCS یک سرویس ذخیرهسازی شی مقیاسپذیر و بسیار در دسترس است که ذخیرهسازی ایمن و بادوام را برای مقادیر زیادی داده فراهم میکند. این طراحی شده است تا به طور یکپارچه با سایر سرویس های Google Cloud ادغام شود و آن را به ابزاری قدرتمند برای مدیریت و تجزیه و تحلیل تبدیل کند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, پلتفرم Google Cloud AI, دیسک پایدار برای علم داده های تولیدی, بررسی امتحان
چرا ارتقاء Colab با قدرت محاسباتی بیشتر با استفاده از VMهای یادگیری عمیق از نظر علم داده و گردش کار یادگیری ماشین مفید است؟
ارتقاء Colab با قدرت محاسباتی بیشتر با استفاده از ماشینهای مجازی یادگیری عمیق میتواند مزایای متعددی برای علم داده و جریانهای کاری یادگیری ماشین به همراه داشته باشد. این بهبود محاسبات کارآمدتر و سریعتر را امکانپذیر میسازد و کاربران را قادر میسازد تا مدلهای پیچیده با مجموعه دادههای بزرگتر را آموزش داده و به کار گیرند، که در نهایت منجر به بهبود عملکرد و بهرهوری میشود. یکی از مزایای اولیه ارتقاء