ML програмыг боловсруулахдаа ML-д онцгой анхаарах зүйл юу вэ?
Машин сургалтын (ML) програмыг боловсруулахдаа ML-д хамаарах хэд хэдэн зүйлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. ML загварын үр ашиг, үр ашиг, найдвартай байдлыг хангахын тулд эдгээр анхаарах зүйлс маш чухал юм. Энэ хариултанд бид хөгжүүлэгчдийн анхаарах ёстой ML-д хамаарах зарим чухал асуудлуудын талаар ярилцах болно.
TensorFlow Extended (TFX) хүрээний зорилго юу вэ?
TensorFlow Extended (TFX) хүрээний зорилго нь үйлдвэрлэлд машин сургалтын (ML) загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглахад зориулсан цогц, өргөтгөх боломжтой платформоор хангах явдал юм. TFX нь ML-ийн мэргэжилтнүүдийн судалгаанаас нэвтрүүлэхэд шилжихэд тулгардаг сорилтуудыг шийдвэрлэх зорилгоор тусгайлан бүтээгдсэн бөгөөд үүнд зориулсан олон арга хэрэгсэл, шилдэг туршлагыг хангана.
График тогтсон загварыг бий болгоход ямар алхамууд ордог вэ?
График тогтсон загварыг бий болгох нь нэгтгэсэн график ашиглан машин сургалтын загварыг сургахад зайлшгүй шаардлагатай хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Энэ процесс нь мэдрэлийн сүлжээний хүчийг график зохицуулалтын техниктэй хослуулж, загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг сайжруулахад чиглэгддэг. Энэ хариултанд бид алхам бүрийг нарийвчлан авч үзэх бөгөөд дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгөх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Нийлмэл графиктай сургалт, Шалгалтын тойм
Cloud ML Engine-ийг машин сургалтын загварт сургах, үйлчлэхэд ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Cloud ML Engine нь Google Cloud Platform (GCP)-ээс олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машин сургалтын (ML) загваруудыг сургах, үйлчлэхэд олон төрлийн ашиг тусыг санал болгодог. Cloud ML Engine-ийн чадавхийг ашигласнаар хэрэглэгчид ML-ийг бий болгох, сургах, нэвтрүүлэх үйл явцыг хялбаршуулдаг өргөтгөх боломжтой, удирддаг орчны давуу талыг ашиглах боломжтой.
AI Platform Pipelines нь машин сургалтын үйл явцыг оновчтой болгохын тулд урьдчилан бэлтгэсэн TFX бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг хэрхэн ашигладаг вэ?
AI Platform Pipelines нь Google Cloud-аас олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машин сурах үйл явцыг оновчтой болгохын тулд урьдчилан бэлтгэсэн TFX бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ашигладаг. TFX нь TensorFlow Extended гэсэн үгийн товчлол бөгөөд үйлдвэрлэлд бэлэн машин сургалтын загваруудыг бүтээх, ашиглахад зориулагдсан төгсгөлийн платформ юм. AI Platform Pipelines доторх TFX бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ашигласнаар хөгжүүлэгчид болон өгөгдөл судлаачид хялбаршуулах боломжтой.
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
Машин сургалтын ажлын урсгалд ямар долоон үе шат байдаг вэ?
Машин сургалтын ажлын урсгал нь машин сургалтын загварыг хөгжүүлэх, ашиглахад чиглүүлдэг XNUMX чухал алхамаас бүрдэнэ. Эдгээр алхмууд нь загваруудын нарийвчлал, үр ашиг, найдвартай байдлыг хангахад маш чухал юм. Энэ хариултанд бид эдгээр алхам бүрийг нарийвчлан судалж, машин сургалтын ажлын явцын талаар иж бүрэн ойлголт өгөх болно. Алхам
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглахад ямар алхамууд ордог вэ?
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглах үйл явц нь хэрэглэгчдэд өргөн цар хүрээтэй таамаглал гаргахын тулд машин сургалтын загварыг ашиглах, ашиглах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Google Cloud AI платформын нэг хэсэг болох энэхүү үйлчилгээ нь бэлтгэгдсэн загварууд дээр урьдчилан таамаглах сервергүй шийдлийг санал болгож, хэрэглэгчдэд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
"export_savedmodel" функц нь TensorFlow дээр юу хийдэг вэ?
TensorFlow дахь "export_savedmodel" функц нь бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан байрлуулж, таамаглал гаргахад ашиглаж болох форматаар экспортлох чухал хэрэгсэл юм. Энэ функц нь хэрэглэгчдэд загвар архитектур болон сурсан параметрүүдийг багтаасан TensorFlow загвараа SavedModel хэмээх стандартчилсан форматаар хадгалах боломжийг олгодог. SavedModel формат нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
Машин сургалттай ажиллах үйл явцад ямар гол алхмууд байдаг вэ?
Машины сургалттай ажиллах нь машин сургалтын загваруудыг амжилттай хөгжүүлэх, нэвтрүүлэхэд чухал ач холбогдолтой хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг багтаадаг. Эдгээр алхмуудыг мэдээлэл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, загвар сонгох ба сургах, загварын үнэлгээ ба баталгаажуулалт, загварыг байршуулах, хянах гэж ерөнхийд нь ангилж болно. Үүнд алхам бүр чухал үүрэг гүйцэтгэдэг
- 1
- 2