یک کدگذاری داغ چیست؟
یک کدگذاری داغ تکنیکی است که در یادگیری ماشین و پردازش داده برای نمایش متغیرهای طبقهبندی به عنوان بردارهای باینری استفاده میشود. به ویژه هنگام کار با الگوریتمهایی که نمیتوانند مستقیماً دادههای طبقهبندی را مدیریت کنند، مانند برآوردگرهای ساده و ساده، مفید است. در این پاسخ، مفهوم یک رمزگذاری داغ، هدف آن و
در مورد اجرای مدلهای ML در یک راهاندازی ترکیبی، با مدلهای موجود که به صورت محلی اجرا میشوند و نتایج به ابر ارسال میشوند، چطور؟
اجرای مدلهای یادگیری ماشین (ML) در یک راهاندازی ترکیبی، که در آن مدلهای موجود به صورت محلی اجرا میشوند و نتایج آنها به ابر ارسال میشود، میتواند مزایای متعددی از نظر انعطافپذیری، مقیاسپذیری و مقرونبهصرفه بودن ارائه دهد. این رویکرد از نقاط قوت منابع محاسباتی محلی و مبتنی بر ابر استفاده میکند و به سازمانها اجازه میدهد از زیرساختهای موجود خود در حین استفاده استفاده کنند.
تنسورفلو چه نقشی در پروژه دانیل با دانشمندان MBARI ایفا کرد؟
تنسورفلو با ارائه یک پلتفرم قدرتمند و همه کاره برای توسعه و پیاده سازی مدل های هوش مصنوعی، نقشی محوری در پروژه دانیل با دانشمندان MBARI ایفا کرد. TensorFlow، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز توسعه یافته توسط گوگل، به دلیل طیف گسترده ای از عملکردها و سهولت استفاده، محبوبیت قابل توجهی در جامعه هوش مصنوعی به دست آورده است.
پلتفرم یادگیری ماشین Airbnb، Bighead، چه نقشی در این پروژه داشت؟
Bighead، پلتفرم یادگیری ماشین Airbnb، نقش مهمی در پروژه دستهبندی عکسهای فهرستبندی با استفاده از یادگیری ماشین ایفا کرد. این پلتفرم برای مقابله با چالشهای پیش روی Airbnb در استقرار و مدیریت موثر مدلهای یادگیری ماشین در مقیاس توسعه یافته است. Bighead با استفاده از قدرت TensorFlow، Airbnb را قادر ساخت تا فرآیند را خودکار و ساده کند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, برنامه های TensorFlow, Airbnb با استفاده از ML عکس های لیست خود را طبقه بندی می کند, بررسی امتحان
نقش پرتو آپاچی در چارچوب TFX چیست؟
Apache Beam یک مدل برنامه نویسی یکپارچه منبع باز است که چارچوبی قدرتمند برای ساخت خطوط لوله پردازش داده های دسته ای و جریانی فراهم می کند. این یک API ساده و رسا ارائه میکند که به توسعهدهندگان اجازه میدهد خطوط لوله پردازش داده را بنویسند که میتوانند روی باطنهای پردازش توزیعشده مختلف، مانند Apache Flink، Apache Spark و Google Cloud Dataflow اجرا شوند.
چگونه TFX از Apache Beam در مهندسی ML برای استقرار ML تولید استفاده می کند؟
Apache Beam یک چارچوب منبع باز قدرتمند است که یک مدل برنامه نویسی یکپارچه را برای پردازش داده های دسته ای و جریانی ارائه می دهد. مجموعه ای از API ها و کتابخانه ها را ارائه می دهد که توسعه دهندگان را قادر می سازد خطوط لوله پردازش داده را بنویسند که می توانند در باطن های پردازش توزیع شده مختلف مانند Apache Flink، Apache Spark و Google Cloud Dataflow اجرا شوند.
مزایای استفاده از مجموعه داده های TensorFlow در TensorFlow 2.0 چیست؟
مجموعه داده های TensorFlow طیف وسیعی از مزیت ها را در TensorFlow 2.0 ارائه می دهند که آنها را به ابزاری ارزشمند برای پردازش داده ها و آموزش مدل در زمینه هوش مصنوعی (AI) تبدیل می کند. این مزایا ناشی از اصول طراحی مجموعه داده های TensorFlow است که کارایی، انعطاف پذیری و سهولت استفاده را در اولویت قرار می دهد. در این پاسخ به بررسی کلید می پردازیم
چگونه می توانیم با استفاده از تابع 'zip' روی دو مجموعه داده به طور همزمان در پایتون تکرار کنیم؟
برای تکرار بیش از دو مجموعه داده به طور همزمان در پایتون، می توان از تابع 'zip' استفاده کرد. تابع 'zip' چندین تکرار را به عنوان آرگومان می گیرد و یک تکرار از تاپل ها را برمی گرداند که در آن هر تاپل حاوی عناصر مربوطه از تکرارپذیرهای ورودی است. این به ما این امکان را می دهد که عناصر را از چندین مجموعه داده با هم در یک پردازش کنیم
نقش Cloud Dataflow در پردازش داده های IoT در خط لوله تجزیه و تحلیل چیست؟
Cloud Dataflow، یک سرویس کاملاً مدیریت شده که توسط Google Cloud Platform (GCP) ارائه می شود، نقش مهمی در پردازش داده های IoT در خط لوله تجزیه و تحلیل دارد. این یک راه حل مقیاس پذیر و قابل اعتماد برای تبدیل و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از جریان و داده های دسته ای در زمان واقعی ارائه می دهد. با استفاده از Cloud Dataflow، سازمانها میتوانند به طور موثری با هجوم گسترده مقابله کنند
مراحل ایجاد یک خط لوله تجزیه و تحلیل اینترنت اشیا در Google Cloud Platform چیست؟
ایجاد یک خط لوله تجزیه و تحلیل اینترنت اشیا در Google Cloud Platform (GCP) شامل چندین مرحله است که شامل جمع آوری داده، جذب داده، پردازش داده و تجزیه و تحلیل داده ها می شود. این فرآیند جامع سازمان ها را قادر می سازد تا بینش های ارزشمندی را از دستگاه های اینترنت اشیا (IoT) خود استخراج کرده و تصمیمات آگاهانه بگیرند. در این پاسخ، ما به هر مرحله درگیر خواهیم پرداخت
- 1
- 2