Apa siji encoding panas?
Siji enkoding panas minangka teknik sing kerep digunakake ing bidang sinau jero, khusus ing konteks pembelajaran mesin lan jaringan saraf. Ing TensorFlow, perpustakaan deep learning populer, siji encoding panas minangka cara sing digunakake kanggo makili data kategoris ing format sing bisa gampang diproses dening algoritma machine learning. Ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, TensorFlow Deep Learning Library, Sinau
Kepiye cara ngatur cangkang awan?
Kanggo ngatur Cloud Shell ing Google Cloud Platform (GCP), sampeyan kudu tindakake sawetara langkah. Cloud Shell minangka lingkungan cangkang interaktif berbasis web sing nyedhiyakake akses menyang mesin virtual (VM) kanthi piranti lan perpustakaan sing wis diinstal. Iki ngidini sampeyan ngatur sumber daya GCP lan nindakake macem-macem tugas tanpa perlu
- Published in Cloud Computing, Platform Cloud Google EITC/CL/GCP, Miwiti GCP, Cangkang Awan
Kepiye cara mbedakake Google Cloud Console lan Google Cloud Platform?
Google Cloud Console lan Google Cloud Platform minangka rong komponen sing béda ing ekosistem layanan Google Cloud sing luwih jembar. Nalika padha raket, penting kanggo ngerti bedane ing antarane kanggo navigasi lan nggunakake lingkungan Google Cloud kanthi efektif. Google Cloud Console, uga dikenal minangka GCP Console, yaiku
- Published in Cloud Computing, Platform Cloud Google EITC/CL/GCP, Introductions, Tur konsol GCP
Apa fitur sing makili data kudu ing format numerik lan diatur ing kolom fitur?
Ing bidang pembelajaran mesin, utamane ing konteks data gedhe kanggo model latihan ing awan, perwakilan data nduweni peran penting kanggo sukses proses pembelajaran. Fitur, yaiku sifat utawa karakteristik data sing bisa diukur, biasane diatur ing kolom fitur. Nalika iku
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah-langkah luwih ing Learning Machine, Data gedhe kanggo model latihan ing méga
Apa tingkat learning ing machine learning?
Tingkat learning minangka parameter tuning model sing penting ing konteks machine learning. Iki nemtokake ukuran langkah ing saben pengulangan langkah latihan, adhedhasar informasi sing dipikolehi saka langkah latihan sadurunge. Kanthi nyetel tingkat sinau, kita bisa ngontrol tingkat ing model sinau saka data latihan lan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah-langkah luwih ing Learning Machine, Data gedhe kanggo model latihan ing méga
Apa pamisah data biasane dianjurake antarane latihan lan evaluasi cedhak 80% kanggo 20% cocog?
Pemisahan biasa ing antarane latihan lan evaluasi ing model pembelajaran mesin ora tetep lan bisa beda-beda gumantung saka macem-macem faktor. Nanging, iku umume dianjurake kanggo nyedhiakke bagean pinunjul saka data kanggo latihan, biasane watara 70-80%, lan cadangan bagean isih kanggo evaluasi, kang bakal dadi watara 20-30%. pamisah iki njamin sing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah-langkah luwih ing Learning Machine, Data gedhe kanggo model latihan ing méga
Apa solusi awan Google bisa digunakake kanggo ngilangi komputasi saka panyimpenan kanggo latihan model ML sing luwih efisien kanthi data gedhe?
Latihan efisien model pembelajaran mesin kanthi data gedhe minangka aspek penting ing bidang intelijen buatan. Google nawakake solusi khusus sing ngidini decoupling komputasi saka panyimpenan, mbisakake proses latihan sing efisien. Solusi kasebut, kayata Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, lan set data mbukak, nyedhiyakake kerangka lengkap kanggo maju.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, GCP BigQuery lan mbukak data
Apa Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) nawakake akuisisi lan konfigurasi sumber daya otomatis lan nangani shutdown sumber sawise latihan model rampung?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) minangka alat kuat sing diwenehake dening Google Cloud Platform (GCP) kanggo nglatih model pembelajaran mesin kanthi cara sing disebarake lan paralel. Nanging, ora nawakake akuisisi lan konfigurasi sumber daya otomatis, utawa ora nangani mati sumber daya sawise latihan model rampung. Ing jawaban iki, kita bakal
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, GCP BigQuery lan mbukak data
Apa bisa nglatih model pembelajaran mesin ing set data sing arbitrarily tanpa gangguan?
Latihan model pembelajaran mesin ing set data gedhe minangka praktik umum ing bidang intelijen buatan. Nanging, penting kanggo dicathet yen ukuran set data bisa nyebabake tantangan lan potensial hiccups sajrone proses latihan. Ayo kita ngrembug kamungkinan kanggo nglatih model pembelajaran mesin ing set data gedhe sing arbitrarily lan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, GCP BigQuery lan mbukak data
Nalika nggunakake CMLE, apa nggawe versi mbutuhake nemtokake sumber model sing diekspor?
Nalika nggunakake CMLE (Cloud Machine Learning Engine) kanggo nggawe versi, perlu kanggo nemtokake sumber model sing diekspor. Syarat iki penting amarga sawetara alasan, sing bakal diterangake kanthi rinci ing jawaban iki. Kaping pisanan, ayo ngerti apa sing dimaksud "model sing diekspor." Ing konteks CMLE, model sing diekspor
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, GCP BigQuery lan mbukak data