Gradient Boosting алгоритм гэж юу вэ?
Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд хиймэл оюун ухааны чиглэлээр загваруудыг сургах нь сургалтын үйл явцыг оновчтой болгох, таамаглалын нарийвчлалыг сайжруулахын тулд янз бүрийн алгоритмуудыг ашиглах явдал юм. Ийм алгоритмуудын нэг нь Gradient Boosting алгоритм юм. Gradient Boosting нь олон сул суралцагчдыг нэгтгэсэн хүчирхэг сургалтын арга юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, AutoML Vision - 2-р хэсэг
Eager горимыг идэвхгүй болгосон ердийн TensorFlow гэхээсээ илүү Eager горимыг ашиглах нь ямар сул талтай вэ?
TensorFlow дахь Eager горим нь програмчлалын интерфейс бөгөөд үйлдлүүдийг шууд гүйцэтгэх боломжийг олгодог бөгөөд кодыг дибаг хийх, ойлгоход хялбар болгодог. Гэсэн хэдий ч Eager горимыг идэвхгүй болгосон ердийн TensorFlow-тэй харьцуулахад Eager горимыг ашиглах нь хэд хэдэн сул талуудтай байдаг. Энэ хариултанд бид эдгээр сул талуудыг нарийвчлан судлах болно. Голуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, TensorFlow Eager горим
TensorFlow-ийг шууд ашиглахын оронд эхлээд Keras загварыг ашиглаад дараа нь TensorFlow тооцоологч руу хөрвүүлэх нь ямар давуу талтай вэ?
Машины сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх тухайд Keras болон TensorFlow хоёулаа олон төрлийн функц, чадварыг санал болгодог түгээмэл хүрээ юм. TensorFlow нь гүнзгий сургалтын загвар бүтээх, сургах хүчирхэг, уян хатан номын сан боловч Keras нь мэдрэлийн сүлжээ үүсгэх үйл явцыг хялбаршуулдаг дээд түвшний API-г өгдөг. Зарим тохиолдолд энэ нь
BigQuery ML дээрх загварыг ашиглан таамаглал гаргахад ямар функц ашигладаг вэ?
BigQuery ML-д загвар ашиглан таамаглахад ашигладаг функцийг `ML.PREDICT` гэж нэрлэдэг. BigQuery ML нь Google Cloud Platform-аас олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд стандарт SQL ашиглан машин сургалтын загвар бүтээх, ашиглах боломжийг олгодог. `ML.PREDICT` функцийн тусламжтайгаар хэрэглэгчид бэлтгэгдсэн загвараа шинэ өгөгдөлд хэрэглэж, таамаглал гаргах боломжтой.
BigQuery ML дээрх загварын сургалтын статистикийг хэрхэн шалгах вэ?
BigQuery ML дээрх загварын сургалтын статистикийг шалгахын тулд та платформоос өгсөн суулгасан функц, үзэл бодлыг ашиглаж болно. BigQuery ML нь хэрэглэгчдэд стандарт SQL ашиглан машин сургалтын даалгавруудыг гүйцэтгэх боломжийг олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд үүнийг мэдээллийн шинжээч, эрдэмтдэд хүртээмжтэй, ашиглахад хялбар болгодог. Нэгэнт бэлтгэгдсэн бол a
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, BigQuery ML - стандарт SQL-тэй машин сургалт, Шалгалтын тойм
BigQuery ML дээр загвар үүсгэх мэдэгдлийн зорилго юу вэ?
BigQuery ML дээрх CREATE MODEL мэдэгдлийн зорилго нь Google Cloud-н BigQuery платформ дээр стандарт SQL ашиглан машин сургалтын загварыг бий болгох явдал юм. Энэхүү мэдэгдэл нь хэрэглэгчдэд нарийн төвөгтэй кодчилол, гадны хэрэгсэл ашиглахгүйгээр машин сургалтын загваруудыг сургах, ашиглах боломжийг олгодог. CREATE MODEL мэдэгдлийг ашиглах үед хэрэглэгчид
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, BigQuery ML - стандарт SQL-тэй машин сургалт, Шалгалтын тойм
Та BigQuery ML-д хэрхэн хандах вэ?
BigQuery ML-д хандахын тулд та Google Cloud төслөө тохируулах, шаардлагатай API-уудыг идэвхжүүлэх, BigQuery мэдээллийн багц үүсгэх, эцэст нь машин сургалтын загваруудыг сургах, үнэлэх SQL асуулга явуулах зэрэг хэд хэдэн алхмуудыг хийх шаардлагатай. Эхлээд та Google Cloud төсөл үүсгэх эсвэл одоо байгаа төслийг ашиглах хэрэгтэй. Энэ
BigQuery ML-ийн дэмждэг гурван төрлийн машин сургалтын загвар юу вэ?
BigQuery ML нь Google Cloud-аас санал болгож буй хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд BigQuery-д стандарт SQL ашиглан машин сургалтын загвар бүтээх, ашиглах боломжийг олгодог. Энэ нь BigQuery орчин дахь машин сургалтын чадавхийг тасралтгүй нэгтгэж, өгөгдөл шилжүүлэх эсвэл нарийн төвөгтэй өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах хэрэгцээг арилгадаг. BigQuery ML-тэй ажиллахдаа байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, BigQuery ML - стандарт SQL-тэй машин сургалт, Шалгалтын тойм
Kubeflow хэрхэн бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан хуваалцах, байрлуулах боломжийг олгодог вэ?
Kubeflow, нээлттэй эхийн платформ нь савласан програмуудыг удирдахад Кубернетесийн хүчийг ашиглан бэлтгэгдсэн загваруудыг саадгүй хуваалцах, байршуулах боломжийг олгодог. Kubeflow-ийн тусламжтайгаар хэрэглэгчид өөрсдийн машин сургалтын (ML) загваруудыг шаардлагатай хамаарлын хамт саванд хялбархан багцалж болно. Дараа нь эдгээр савыг өөр өөр орчинд хуваалцаж, байршуулах боломжтой бөгөөд ингэснээр үүнийг тохиромжтой болгоно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Kubeflow - Kubernetes дээрх машин сургалт, Шалгалтын тойм
Google Kubernetes Engine (GKE) дээр Kubeflow суулгах нь ямар давуу талтай вэ?
Google Kubernetes Engine (GKE) дээр Kubeflow суулгах нь машин сургалтын салбарт олон давуу талыг санал болгодог. Kubeflow нь Kubernetes дээр бүтээгдсэн нээлттэй эхийн платформ бөгөөд машин сургалтын ажлын ачааллыг ажиллуулахад өргөтгөх боломжтой, зөөврийн орчинг бүрдүүлдэг. Нөгөө талаас GKE нь Google Cloud-аас удирддаг Kubernetes үйлчилгээ бөгөөд байршуулалтыг хялбаршуулдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Kubeflow - Kubernetes дээрх машин сургалт, Шалгалтын тойм