Apa pertimbangan khusus ML nalika ngembangake aplikasi ML?
Nalika ngembangake aplikasi machine learning (ML), ana sawetara pertimbangan khusus ML sing kudu digatekake. Pertimbangan kasebut penting kanggo njamin efektifitas, efisiensi, lan linuwih model ML. Ing jawaban iki, kita bakal ngrembug sawetara pertimbangan khusus ML sing kudu dieling-eling nalika pangembang.
Apa tujuan kerangka TensorFlow Extended (TFX)?
Tujuan kerangka TensorFlow Extended (TFX) yaiku nyedhiyakake platform sing komprehensif lan bisa diukur kanggo pangembangan lan panyebaran model machine learning (ML) ing produksi. TFX dirancang khusus kanggo ngatasi tantangan sing diadhepi para praktisi ML nalika transisi saka riset menyang penyebaran, kanthi nyedhiyakake piranti lan praktik paling apik kanggo
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended (TFX), Apa sejatine TFX, Review ujian
Apa langkah-langkah sing ditindakake kanggo nggawe model reguler grafik?
Nggawe model reguler grafik kalebu sawetara langkah sing penting kanggo nglatih model pembelajaran mesin nggunakake grafik sing disintesis. Proses iki nggabungake kekuwatan jaringan saraf karo teknik regularisasi grafik kanggo ningkatake kinerja model lan kemampuan generalisasi. Ing jawaban iki, kita bakal ngrembug saben langkah kanthi rinci, menehi panjelasan lengkap
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Latihan nganggo grafik sing disintesis, Review ujian
Apa keuntungan nggunakake Cloud ML Engine kanggo latihan lan ngladeni model pembelajaran mesin?
Cloud ML Engine minangka alat kuat sing diwenehake dening Google Cloud Platform (GCP) sing nawakake macem-macem keuntungan kanggo latihan lan ngladeni model machine learning (ML). Kanthi nggunakake kemampuan Cloud ML Engine, pangguna bisa njupuk kauntungan saka lingkungan sing bisa diukur lan dikelola sing nyederhanakake proses mbangun, latihan, lan nggunakake ML.
Kepiye AI Platform Pipelines nggunakake komponen TFX sing wis dibangun kanggo nyepetake proses pembelajaran mesin?
AI Platform Pipelines minangka alat kuat sing diwenehake Google Cloud sing nggunakake komponen TFX sing wis dibangun kanggo nyepetake proses pembelajaran mesin. TFX, sing tegese TensorFlow Extended, minangka platform end-to-end kanggo mbangun lan nggunakake model pembelajaran mesin sing siap produksi. Kanthi nggunakake komponen TFX ing AI Platform Pipelines, pangembang lan ilmuwan data bisa nyederhanakake lan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Platform Google Cloud AI, Ngatur Pipa Platform AI, Review ujian
Kepiye carane Kubeflow ngaktifake enggo bareng lan panyebaran model sing dilatih kanthi gampang?
Kubeflow, platform open-source, nggampangake enggo bareng lan panyebaran model sing dilatih kanthi lancar kanthi nggunakake kekuwatan Kubernetes kanggo ngatur aplikasi sing dikontainer. Kanthi Kubeflow, pangguna bisa ngemas model machine learning (ML) kanthi gampang, bebarengan karo dependensi sing dibutuhake, menyang wadhah. Wadah kasebut banjur bisa dienggo bareng lan disebarake ing macem-macem lingkungan, dadi trep
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, Kubeflow - machine learning ing Kubernetes, Review ujian
Apa pitung langkah sing ana ing alur kerja machine learning?
Alur kerja machine learning kasusun saka pitung langkah penting sing nuntun pangembangan lan panyebaran model machine learning. Langkah-langkah iki penting kanggo njamin akurasi, efisiensi, lan linuwih model. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah saben langkah kasebut kanthi rinci, nyedhiyakake pemahaman lengkap babagan alur kerja machine learning. Langkah
Apa langkah-langkah kanggo nggunakake layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine?
Proses nggunakake layanan prediksi Mesin Pembelajaran Mesin Google Cloud kalebu sawetara langkah sing ngidini pangguna nyebarake lan nggunakake model pembelajaran mesin kanggo nggawe prediksi kanthi skala. Layanan iki, sing minangka bagéan saka platform Google Cloud AI, nawakake solusi tanpa server kanggo nglakokake prediksi ing model sing dilatih, supaya pangguna bisa fokus ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala, Review ujian
Apa fungsi "export_savedmodel" ing TensorFlow?
Fungsi "export_savedmodel" ing TensorFlow minangka alat penting kanggo ngekspor model sing dilatih ing format sing bisa gampang disebarake lan digunakake kanggo nggawe prediksi. Fungsi iki ngidini pangguna kanggo nyimpen model TensorFlow, kalebu arsitektur model lan parameter sinau, ing format standar disebut SavedModel. Format SavedModel yaiku
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala, Review ujian
Apa langkah-langkah penting sing ana ing proses nggarap machine learning?
Nggarap machine learning kalebu sawetara langkah-langkah penting sing penting kanggo pangembangan sukses lan panyebaran model pembelajaran mesin. Langkah-langkah kasebut bisa dikategorikaké sacara wiyar dadi pangumpulan lan preprocessing data, pilihan lan latihan model, evaluasi lan validasi model, lan panyebaran lan pemantauan model. Saben langkah main peran penting ing
- 1
- 2