یک کدگذاری داغ چیست؟
یک کدگذاری داغ تکنیکی است که اغلب در زمینه یادگیری عمیق، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و شبکه های عصبی استفاده می شود. در TensorFlow، یک کتابخانه محبوب یادگیری عمیق، یک کدگذاری داغ روشی است که برای نمایش دادههای طبقهبندی در قالبی استفاده میشود که میتواند به راحتی توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین پردازش شود. که در
چگونه پوسته ابری را پیکربندی کنیم؟
برای پیکربندی یک Cloud Shell در Google Cloud Platform (GCP)، باید چند مرحله را دنبال کنید. Cloud Shell یک محیط پوسته تعاملی مبتنی بر وب است که دسترسی به ماشین مجازی (VM) را با ابزارها و کتابخانه های از پیش نصب شده فراهم می کند. این امکان را به شما می دهد تا منابع GCP خود را مدیریت کنید و بدون نیاز به انجام وظایف مختلف بپردازید
- منتشر شده در ابر رایانه, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, شروع کار با GCP, ابر پوسته
چگونه Google Cloud Console و Google Cloud Platform را متمایز کنیم؟
Google Cloud Console و Google Cloud Platform دو جزء متمایز در اکوسیستم گستردهتر خدمات Google Cloud هستند. در حالی که آنها ارتباط نزدیکی با هم دارند، درک تفاوت های بین آنها برای پیمایش موثر و استفاده از محیط Google Cloud بسیار مهم است. کنسول ابری گوگل که به عنوان کنسول GCP نیز شناخته می شود، است
- منتشر شده در ابر رایانه, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, معرفی, تور کنسول GCP
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
آیا می توان از راه حل های ابری Google برای جدا کردن محاسبات از فضای ذخیره سازی برای آموزش کارآمدتر مدل ML با داده های بزرگ استفاده کرد؟
آموزش کارآمد مدلهای یادگیری ماشین با دادههای بزرگ یک جنبه حیاتی در زمینه هوش مصنوعی است. Google راه حل های تخصصی ارائه می دهد که امکان جداسازی محاسبات از فضای ذخیره سازی را فراهم می کند و فرآیندهای آموزشی کارآمد را ممکن می سازد. این راهحلها، مانند Google Cloud Machine Learning، GCP BigQuery و مجموعههای داده باز، چارچوبی جامع برای پیشرفت فراهم میکنند.
آیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) جمعآوری و پیکربندی خودکار منابع را ارائه میدهد و پس از پایان آموزش مدل، خاموش شدن منابع را مدیریت میکند؟
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ابزار قدرتمندی است که توسط Google Cloud Platform (GCP) برای آموزش مدلهای یادگیری ماشین به صورت توزیعشده و موازی ارائه شده است. با این حال، دستیابی و پیکربندی خودکار منابع را ارائه نمی دهد، و همچنین پس از پایان آموزش مدل، خاموش شدن منابع را مدیریت نمی کند. در این پاسخ، ما
آیا می توان مدل های یادگیری ماشین را در مجموعه داده های خودسرانه بزرگ و بدون سکسکه آموزش داد؟
آموزش مدلهای یادگیری ماشین بر روی مجموعه دادههای بزرگ یک عمل رایج در زمینه هوش مصنوعی است. با این حال، توجه به این نکته مهم است که اندازه مجموعه داده میتواند چالشها و سکسکههای بالقوه را در طول فرآیند آموزش ایجاد کند. اجازه دهید در مورد امکان آموزش مدلهای یادگیری ماشینی روی مجموعه دادههای بزرگ و دلخواه بحث کنیم
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, پیشرفت در یادگیری ماشین, GCP BigQuery و مجموعه داده های باز
هنگام استفاده از CMLE، آیا ایجاد یک نسخه نیاز به تعیین منبع یک مدل صادراتی دارد؟
هنگام استفاده از CMLE (موتور یادگیری ماشین ابری) برای ایجاد یک نسخه، لازم است منبع یک مدل صادر شده را مشخص کنید. این الزام به دلایل متعددی حائز اهمیت است که در این پاسخ به تفصیل توضیح داده خواهد شد. ابتدا بیایید بفهمیم که منظور از "مدل صادراتی" چیست. در زمینه CMLE، یک مدل صادراتی