الگوریتم تقویت گرادیان چیست؟
مدلهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی، بهویژه در زمینه Google Cloud Machine Learning، شامل استفاده از الگوریتمهای مختلف برای بهینهسازی فرآیند یادگیری و بهبود دقت پیشبینیها است. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم تقویت گرادیان است. Gradient Boosting یک روش یادگیری گروهی قدرتمند است که چندین یادگیرنده ضعیف مانند
معایب استفاده از حالت Eager به جای TensorFlow معمولی با غیرفعال بودن حالت Eager چیست؟
حالت اشتیاق در TensorFlow یک رابط برنامه نویسی است که امکان اجرای فوری عملیات را فراهم می کند و اشکال زدایی و درک کد را آسان تر می کند. با این حال، استفاده از حالت Eager در مقایسه با TensorFlow معمولی با غیرفعال بودن حالت Eager دارای معایبی است. در این پاسخ به تفصیل به بررسی این معایب می پردازیم. یکی از اصلی ترین
مزیت استفاده از مدل Keras و سپس تبدیل آن به تخمینگر TensorFlow به جای استفاده مستقیم از TensorFlow چیست؟
وقتی نوبت به توسعه مدلهای یادگیری ماشینی میرسد، Keras و TensorFlow هر دو چارچوبهای محبوبی هستند که طیف وسیعی از عملکردها و قابلیتها را ارائه میدهند. در حالی که TensorFlow یک کتابخانه قدرتمند و انعطاف پذیر برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق است، Keras یک API سطح بالاتری ارائه می دهد که فرآیند ایجاد شبکه های عصبی را ساده می کند. در برخی موارد، آن را
تابعی که برای پیش بینی با استفاده از یک مدل در BigQuery ML استفاده می شود چیست؟
تابعی که برای پیشبینی با استفاده از یک مدل در BigQuery ML استفاده میشود «ML.PREDICT» نامیده میشود. BigQuery ML یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud Platform است که به کاربران امکان می دهد مدل های یادگیری ماشینی را با استفاده از SQL استاندارد بسازند و به کار گیرند. با تابع "ML.PREDICT"، کاربران می توانند مدل های آموزش دیده خود را بر روی داده های جدید اعمال کنند و پیش بینی ایجاد کنند.
چگونه می توان آمار آموزش یک مدل را در BigQuery ML بررسی کرد؟
برای بررسی آمار آموزش یک مدل در BigQuery ML، می توانید از توابع داخلی و نماهای ارائه شده توسط پلتفرم استفاده کنید. BigQuery ML ابزار قدرتمندی است که به کاربران امکان می دهد وظایف یادگیری ماشین را با استفاده از SQL استاندارد انجام دهند و آن را برای تحلیلگران داده و دانشمندان در دسترس و کاربرپسند می کند. هنگامی که شما آموزش داده اید
هدف از دستور create model در BigQuery ML چیست؟
هدف از عبارت CREATE MODEL در BigQuery ML ایجاد یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از SQL استاندارد در پلتفرم BigQuery Google Cloud است. این عبارت به کاربران اجازه می دهد تا بدون نیاز به کدنویسی پیچیده یا استفاده از ابزارهای خارجی، مدل های یادگیری ماشین را آموزش داده و به کار گیرند. هنگام استفاده از عبارت CREATE MODEL، کاربران
چگونه می توانید به BigQuery ML دسترسی پیدا کنید؟
برای دسترسی به BigQuery ML، باید مجموعهای از مراحل را دنبال کنید که شامل راهاندازی پروژه Google Cloud، فعال کردن APIهای لازم، ایجاد مجموعه داده BigQuery و در نهایت اجرای پرسوجوهای SQL برای آموزش و ارزیابی مدلهای یادگیری ماشینی است. ابتدا باید یک پروژه Google Cloud ایجاد کنید یا از یک پروژه موجود استفاده کنید. این
سه نوع مدل یادگیری ماشینی که توسط BigQuery ML پشتیبانی می شوند چیست؟
BigQuery ML یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud است که به کاربران امکان می دهد مدل های یادگیری ماشینی را با استفاده از SQL استاندارد در BigQuery بسازند و به کار گیرند. این یک ادغام یکپارچه از قابلیت های یادگیری ماشین در محیط BigQuery را فراهم می کند و نیاز به جابجایی داده یا پیش پردازش پیچیده داده را از بین می برد. هنگام کار با BigQuery ML، وجود دارد
Kubeflow چگونه به اشتراک گذاری و استقرار آسان مدل های آموزش دیده را امکان پذیر می کند؟
Kubeflow، یک پلت فرم منبع باز، اشتراک گذاری و استقرار یکپارچه مدل های آموزش دیده را با استفاده از قدرت Kubernetes برای مدیریت برنامه های کاربردی کانتینری تسهیل می کند. با Kubeflow، کاربران به راحتی می توانند مدل های یادگیری ماشینی (ML) خود را به همراه وابستگی های لازم در کانتینرها بسته بندی کنند. این کانتینرها سپس می توانند به اشتراک گذاشته شوند و در محیط های مختلف مستقر شوند و این کار را راحت می کند
مزایای نصب Kubeflow در Google Kubernetes Engine (GKE) چیست؟
نصب Kubeflow در Google Kubernetes Engine (GKE) مزایای بی شماری را در زمینه یادگیری ماشین ارائه می دهد. Kubeflow یک پلت فرم منبع باز است که بر روی Kubernetes ساخته شده است، که یک محیط مقیاس پذیر و قابل حمل برای اجرای بارهای کاری یادگیری ماشین فراهم می کند. از سوی دیگر، GKE یک سرویس Kubernetes مدیریت شده توسط Google Cloud است که استقرار را ساده می کند.