Što je jedno vruće kodiranje?
Jedno vruće kodiranje je tehnika koja se često koristi u području dubokog učenja, posebno u kontekstu strojnog učenja i neuronskih mreža. U TensorFlowu, popularnoj biblioteci dubokog učenja, jedno vruće kodiranje je metoda koja se koristi za predstavljanje kategoričkih podataka u formatu koji se može lako obraditi algoritmima strojnog učenja. U
Kako konfigurirati cloud shell?
Da biste konfigurirali Cloud Shell u Google Cloud Platform (GCP), morate slijediti nekoliko koraka. Cloud Shell je mrežno interaktivno okruženje ljuske koje omogućuje pristup virtualnom stroju (VM) s unaprijed instaliranim alatima i bibliotekama. Omogućuje vam upravljanje GCP resursima i obavljanje raznih zadataka bez potrebe za
Kako razlikovati Google Cloud Console i Google Cloud Platform?
Google Cloud Console i Google Cloud Platform dvije su različite komponente unutar šireg ekosustava Google Cloud usluga. Iako su blisko povezani, važno je razumjeti razlike među njima kako biste učinkovito upravljali i koristili Google Cloud okruženje. Google Cloud Console, također poznata kao GCP konzola, je
Trebaju li značajke koje predstavljaju podatke biti u numeričkom formatu i organizirane u stupce značajki?
U području strojnog učenja, posebno u kontekstu velikih podataka za modele obuke u oblaku, reprezentacija podataka igra ključnu ulogu u uspjehu procesa učenja. Značajke, koje su pojedinačna mjerljiva svojstva ili karakteristike podataka, obično su organizirane u stupce značajki. Dok je
Koja je stopa učenja u strojnom učenju?
Stopa učenja ključni je parametar podešavanja modela u kontekstu strojnog učenja. Određuje veličinu koraka pri svakoj iteraciji koraka obuke, na temelju informacija dobivenih iz prethodnog koraka obuke. Podešavanjem brzine učenja možemo kontrolirati brzinu kojom model uči iz podataka o obuci i
Je li obično preporučena podjela podataka između obuke i evaluacije blizu 80% do 20% odgovarajuće?
Uobičajena podjela između obuke i evaluacije u modelima strojnog učenja nije fiksna i može varirati ovisno o različitim čimbenicima. Međutim, općenito se preporučuje dodijeliti značajan dio podataka za obuku, obično oko 70-80%, a preostali dio rezervirati za evaluaciju, što bi bilo oko 20-30%. Ova podjela to osigurava
Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za odvajanje računalstva od pohrane radi učinkovitije obuke ML modela s velikim podacima?
Učinkovita obuka modela strojnog učenja s velikim podacima ključni je aspekt u području umjetne inteligencije. Google nudi specijalizirana rješenja koja omogućuju odvajanje računalstva od pohrane, omogućujući učinkovite procese obuke. Ova rješenja, kao što su Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery i otvoreni skupovi podataka, pružaju sveobuhvatan okvir za napredovanje
Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa i upravlja li isključivanjem resursa nakon završetka obuke modela?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) moćan je alat koji pruža Google Cloud Platform (GCP) za obuku modela strojnog učenja na distribuiran i paralelan način. Međutim, ne nudi automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa, niti se bavi gašenjem resursa nakon završetka obuke modela. U ovom odgovoru ćemo
Je li moguće trenirati modele strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
Obuka modela strojnog učenja na velikim skupovima podataka uobičajena je praksa u području umjetne inteligencije. Međutim, važno je napomenuti da veličina skupa podataka može predstavljati izazove i moguće probleme tijekom procesa obuke. Raspravimo o mogućnosti treniranja modela strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka i
Kada koristite CMLE, zahtijeva li stvaranje verzije navođenje izvora izvezenog modela?
Kada koristite CMLE (Cloud Machine Learning Engine) za izradu verzije, potrebno je navesti izvor izvezenog modela. Ovaj zahtjev je važan iz više razloga, koji će biti detaljno objašnjeni u ovom odgovoru. Prvo, shvatimo što se podrazumijeva pod "izvezenim modelom". U kontekstu CMLE-a, izvezeni model