شبکه عصبی چیست؟
شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. این یک جزء اساسی از هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین است. شبکههای عصبی برای پردازش و تفسیر الگوها و روابط پیچیده در دادهها طراحی شدهاند که به آنها امکان پیشبینی، تشخیص الگوها و حل میدهد.
آیا ویژگی هایی که داده ها را نشان می دهند باید در قالب عددی و در ستون های ویژگی سازماندهی شوند؟
در زمینه یادگیری ماشینی، به ویژه در زمینه داده های بزرگ برای مدل های آموزشی در فضای ابری، نمایش داده ها نقش مهمی در موفقیت فرآیند یادگیری ایفا می کند. ویژگیها، که خصوصیات یا ویژگیهای قابل اندازهگیری فردی دادهها هستند، معمولاً در ستونهای ویژگی سازماندهی میشوند. در حالی که هست
میزان یادگیری در یادگیری ماشین چقدر است؟
نرخ یادگیری یک پارامتر تنظیم مدل حیاتی در زمینه یادگیری ماشین است. اندازه گام را در هر تکرار مرحله آموزشی بر اساس اطلاعات به دست آمده از مرحله آموزش قبلی تعیین می کند. با تنظیم نرخ یادگیری، میتوانیم نرخ یادگیری مدل از دادههای آموزشی و
آیا تقسیم داده های معمولاً توصیه شده بین آموزش و ارزیابی به ترتیب نزدیک به 80٪ تا 20٪ است؟
تقسیم معمول بین آموزش و ارزیابی در مدلهای یادگیری ماشینی ثابت نیست و بسته به عوامل مختلف میتواند متفاوت باشد. با این حال، به طور کلی توصیه می شود که بخش قابل توجهی از داده ها را برای آموزش اختصاص دهید، معمولاً حدود 70-80٪، و قسمت باقی مانده را برای ارزیابی، که حدود 20-30٪ خواهد بود، رزرو کنید. این تقسیم آن را تضمین می کند
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.
چگونه داده های بزرگ را در مدل هوش مصنوعی بارگیری کنیم؟
بارگذاری کلان داده در یک مدل هوش مصنوعی گامی مهم در فرآیند آموزش مدل های یادگیری ماشینی است. این شامل مدیریت حجم زیادی از داده ها به طور موثر و موثر برای اطمینان از نتایج دقیق و معنادار است. ما مراحل و تکنیکهای مختلفی را که در بارگذاری کلان دادهها در یک مدل هوش مصنوعی، بهویژه با استفاده از Google وجود دارد، بررسی خواهیم کرد
خدمت به مدل یعنی چه؟
ارائه یک مدل در زمینه هوش مصنوعی (AI) به فرآیند در دسترس ساختن یک مدل آموزشدیده برای پیشبینی یا انجام سایر وظایف در یک محیط تولید اشاره دارد. این شامل استقرار مدل در یک سرور یا زیرساخت ابری است که در آن میتواند دادههای ورودی را دریافت، پردازش کند و خروجی مورد نظر را تولید کند.
چرا هنگام کار با مجموعه داده های بزرگ برای یادگیری ماشین، قرار دادن داده ها در فضای ابری بهترین رویکرد در نظر گرفته می شود؟
هنگام کار با مجموعه داده های بزرگ برای یادگیری ماشین، قرار دادن داده ها در فضای ابری به چند دلیل بهترین روش در نظر گرفته می شود. این رویکرد مزایای متعددی را از نظر مقیاس پذیری، دسترسی، مقرون به صرفه بودن و همکاری ارائه می دهد. در این پاسخ، ما این مزایا را به تفصیل بررسی خواهیم کرد و توضیح جامعی از چرایی ذخیره سازی ابری ارائه می دهیم
چه زمانی Google Transfer Appliance برای انتقال مجموعه داده های بزرگ توصیه می شود؟
Google Transfer Appliance برای انتقال مجموعه دادههای بزرگ در زمینه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین ابری در صورت وجود چالشهای مرتبط با اندازه، پیچیدگی و امنیت دادهها توصیه میشود. مجموعه دادههای بزرگ یک نیاز رایج در وظایف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند، زیرا امکان دقیقتر و قویتر را فراهم میکنند.
هدف از gsutil چیست و چگونه کار انتقال سریعتر را تسهیل می کند؟
هدف gsutil در زمینه Google Cloud Machine Learning، تسهیل کارهای انتقال سریعتر با ارائه ابزار خط فرمان برای مدیریت و تعامل با Google Cloud Storage است. gsutil به کاربران اجازه می دهد تا عملیات مختلفی مانند آپلود، دانلود، کپی و حذف فایل ها و اشیاء را در Google Cloud Storage انجام دهند. را نیز قادر می سازد
- 1
- 2