طبقه بندی کننده چیست؟
طبقه بندی کننده در زمینه یادگیری ماشین مدلی است که برای پیش بینی دسته یا کلاس یک نقطه داده ورودی داده شده آموزش داده شده است. این یک مفهوم اساسی در یادگیری نظارت شده است، که در آن الگوریتم از داده های آموزشی برچسب گذاری شده یاد می گیرد تا روی داده های دیده نشده پیش بینی کند. طبقه بندی کننده ها به طور گسترده در کاربردهای مختلف استفاده می شوند
آیا می توان از TensorBoard به صورت آنلاین استفاده کرد؟
بله، می توان از TensorBoard به صورت آنلاین برای تجسم مدل های یادگیری ماشین استفاده کرد. TensorBoard یک ابزار تجسم قدرتمند است که با TensorFlow، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز محبوب که توسط گوگل توسعه یافته است، ارائه می شود. این به شما امکان میدهد تا جنبههای مختلف مدلهای یادگیری ماشین خود، مانند نمودارهای مدل، معیارهای آموزشی، و جاسازیها را ردیابی و تجسم کنید. با تجسم اینها
آیا می توان از فایل پیکربندی برای استقرار مدل CMLE هنگام استفاده از آموزش مدل ML توزیع شده استفاده کرد تا مشخص کند که چه تعداد ماشین در آموزش استفاده می شود؟
هنگام استفاده از آموزش مدل یادگیری ماشینی توزیع شده (ML) در پلتفرم Google Cloud AI، در واقع می توانید از فایل پیکربندی برای استقرار مدل CMLE (موتور یادگیری ماشین ابری) برای تعیین تعداد ماشین های مورد استفاده در آموزش استفاده کنید. با این حال، نمی توان به طور مستقیم نوع ماشین های مورد استفاده را تعریف کرد. که در
اهداف استقرار مولفه Pusher در TFX چیست؟
مولفه Pusher در TensorFlow Extended (TFX) یک بخش اساسی از خط لوله TFX است که استقرار مدل های آموزش دیده را در محیط های هدف مختلف انجام می دهد. اهداف استقرار مولفه Pusher در TFX متنوع و منعطف است و به کاربران این امکان را میدهد تا بسته به نیازهای خاص خود، مدلهای خود را در پلتفرمهای مختلف مستقر کنند. در این
چگونه می توان از امتیاز BLEU برای ارزیابی عملکرد یک مدل ترجمه سفارشی آموزش دیده با AutoML Translation استفاده کرد؟
امتیاز BLEU یک معیار پرکاربرد برای ارزیابی عملکرد مدلهای ترجمه ماشینی است. شباهت بین یک ترجمه ماشینی و یک یا چند ترجمه مرجع را اندازه گیری می کند. در زمینه یک مدل ترجمه سفارشی آموزش دیده با AutoML Translation، امتیاز BLEU می تواند بینش ارزشمندی در مورد کیفیت و اثربخشی ارائه دهد.
مراحل ایجاد یک مدل ترجمه سفارشی با ترجمه AutoML چیست؟
ایجاد یک مدل ترجمه سفارشی با AutoML Translation شامل یک سری مراحل است که کاربران را قادر می سازد مدلی را که به طور خاص با نیازهای ترجمه آنها مطابقت دارد آموزش دهند. AutoML Translation یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud AI Platform است که از تکنیک های یادگیری ماشینی برای خودکارسازی فرآیند ساخت مدل های ترجمه با کیفیت بالا استفاده می کند. در این پاسخ،
هدف از ویژگی Advanced Glossary در Translation API چیست؟
ویژگی Advanced Glossary در Google Cloud AI Translation API هدفی حیاتی در افزایش دقت و کیفیت خروجی های ترجمه ماشینی دارد. این ویژگی به کاربران این امکان را میدهد که واژهنامهای سفارشی از اصطلاحات خاص حوزه یا صنعت خود ارائه دهند و مدل ترجمه را قادر میسازد تا این اصطلاحات را بهتر درک و ترجمه کند.
انتخاب اندازه بلوک روی یک دیسک پایدار چگونه بر عملکرد آن برای موارد استفاده مختلف تأثیر می گذارد؟
انتخاب اندازه بلوک روی یک دیسک پایدار میتواند به طور قابلتوجهی بر عملکرد آن برای موارد استفاده مختلف در زمینه هوش مصنوعی (AI) در هنگام استفاده از Google Cloud Machine Learning (ML) و پلتفرم Google Cloud AI برای علم دادههای مولد تأثیر بگذارد. اندازه بلوک به تکه هایی با اندازه ثابت اشاره دارد که داده ها در آنها ذخیره می شود
تفاوت بین AI Platform Optimizer و HyperTune در آموزش پلتفرم هوش مصنوعی چیست؟
AI Platform Optimizer و HyperTune دو ویژگی متمایز ارائه شده توسط Google Cloud AI Platform برای بهینه سازی آموزش مدل های یادگیری ماشین هستند. در حالی که هدف هر دو بهبود عملکرد مدل است، اما در رویکردها و عملکردهای خود متفاوت هستند. AI Platform Optimizer قابلیتی است که به طور خودکار فضای فراپارامتر را بررسی می کند تا بهترین مجموعه را پیدا کند
رابط کاربری داشبورد Pipelines چگونه یک رابط کاربرپسند برای مدیریت و ردیابی پیشرفت خطوط لوله و اجراهای شما فراهم می کند؟
رابط کاربری داشبورد Pipelines در پلتفرم Google Cloud AI یک رابط کاربرپسند برای مدیریت و ردیابی پیشرفت خطوط لوله و اجرای آنها در اختیار کاربران قرار می دهد. این رابط برای ساده سازی فرآیند کار با خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی طراحی شده است و کاربران را قادر می سازد تا گردش کار یادگیری ماشین خود را به طور موثر نظارت و کنترل کنند. یکی از