Google Cloud Datalab-ийг одоо зогсоосон тул юуг солих вэ?
Өгөгдөл хайх, дүн шинжилгээ хийх, дүрслэн харуулах түгээмэл дэвтэр орчин болох Google Cloud Datalab нь үнэхээр зогссон. Гэсэн хэдий ч Google нь Datalab-д тулгуурлан машин сурах даалгавраа хийдэг хэрэглэгчдэд өөр шийдлийг гаргаж өгсөн. Google Cloud Datalab-ийг орлуулахыг санал болгож буй зүйл бол Google Cloud AI Platform Notebooks юм. Google Cloud AI платформ дэвтэр нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google Cloud Datalab - үүлэн доторх дэвтэр
Загварыг сургахаасаа өмнө Fashion-MNIST өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулахад ямар үе шатууд багтдаг вэ?
Загварыг сургахаасаа өмнө Fashion-MNIST өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах нь өгөгдлийг зөв форматлаж, машин сургалтын ажилд оновчтой болгох хэд хэдэн чухал алхмуудыг агуулдаг. Эдгээр алхмуудад өгөгдөл ачаалах, мэдээлэл хайх, өгөгдлийг цэвэрлэх, өгөгдлийг хувиргах, өгөгдөл хуваах зэрэг орно. Алхам бүр нь өгөгдлийн багцын чанар, үр ашгийг дээшлүүлэхэд хувь нэмэр оруулж, үнэн зөв загварт сургалт явуулах боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Керасын танилцуулга, Шалгалтын тойм
Өгөгдлийн багцын боломжуудыг харуулахын тулд Kaggle дээр цөм үүсгэхэд ямар алхамууд ордог вэ, цөмийг нийтлэхийн давуу тал юу вэ?
Өгөгдлийн багцын боломжуудыг харуулахын тулд Kaggle дээр цөм үүсгэх нь хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Эдгээр алхмуудад өгөгдөл хайх, өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, онцлог инженерчлэл, загвар сонгох, загвар сургалт, загварын үнэлгээ, эцэст нь цөмийг нийтлэх зэрэг орно. Эдгээр алхам бүр нь мэдээллийн багцын чадавхийг мэдээлэл сайтай, үзэгдэхүйц байдлаар харуулах ерөнхий зорилгод хувь нэмэр оруулдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Kaggle-той хамтран мэдээллийн шинжлэх ухааны төсөл, Шалгалтын тойм
Та Facets Deep Dive-ээр юу хийж чадах вэ?
Facets Deep Dive нь машин сургалтын талбарт өгөгдлийг дүрслэн харуулах, дүн шинжилгээ хийхэд Google-ээс олгодог хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд өөрсдийн өгөгдлийн талаар гүнзгий ойлголттой болох, хэв маягийг тодорхойлох, үндэслэлтэй шийдвэр гаргах боломжийг олгодог цогц функцуудыг санал болгодог. Зөн совингийн интерфэйс, өргөн боломжууд нь Facets Deep Dive юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Facets ашиглан өгөгдлийг дүрслэх, Шалгалтын тойм
Datalab нь пандагуудыг өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд хэрхэн ашигладаг вэ, сонирхолтой статистикийг судлахын тулд ямар арга техникийг ашиглаж болох вэ?
Datalab нь Google Cloud-аас олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд Python-ын алдартай номын сан болох панда нарыг өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд ашигладаг. Pandas нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг номын сан бөгөөд өгөгдлийг үр дүнтэй удирдах, дүн шинжилгээ хийх өгөгдлийн бүтэц, функцээр хангадаг. Datalab нь пандагуудыг саадгүй нэгтгэж, хэрэглэгчдэд янз бүрийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх ажлыг гүйцэтгэх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google Cloud Datalab - үүлэн доторх дэвтэр, Шалгалтын тойм
Google Cloud Datalab нь BigQuery-тэй хэрхэн нэгтгэгддэг вэ, үүнийг ашиглахын давуу тал юу вэ?
Google Cloud Datalab нь BigQuery-тэй саадгүй нэгдсэн хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд өгөгдөл хайх, дүн шинжилгээ хийх, дүрслэн харуулах цогц, үр ашигтай орчинг бүрдүүлдэг. Google Cloud Datalab болон BigQuery-ийн чадавхийг ашигласнаар хэрэглэгчид өөрсдийн өгөгдлийн бүрэн боломжийг нээж, үнэ цэнэтэй ойлголттой болох боломжтой. Google Cloud хэрхэн ажилладагийг ойлгохын тулд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google Cloud Datalab - үүлэн доторх дэвтэр, Шалгалтын тойм