Загварын хувилбарыг хэрхэн бүтээх вэ?

Google Cloud Platform (GCP) дээр машин сургалтын загварын хувилбарыг бий болгох нь сервергүй урьдчилан таамаглах загваруудыг өргөн цар хүрээтэй нэвтрүүлэх чухал алхам юм. Энэ контекст дэх хувилбар нь урьдчилан таамаглахад ашиглаж болох загварын тодорхой жишээг хэлнэ. Энэ үйл явц нь янз бүрийн давталтуудыг удирдах, хадгалахад салшгүй хэсэг юм

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Google Cloud Platform-д хэрхэн бүртгүүлж, дадлага хийх боломжтой вэ?

Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрийн хүрээнд Google Cloud-д бүртгүүлэхийн тулд, ялангуяа сервергүй урьдчилан таамаглахад анхаарлаа төвлөрүүлэхийн тулд та платформд нэвтрэх, түүний нөөцийг үр дүнтэй ашиглах боломжийг олгох хэд хэдэн алхмуудыг хийх шаардлагатай болно. Google Cloud Platform (GCP) нь өргөн хүрээг санал болгодог

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Google Cloud AI платформ дээр сургалтын ажил илгээхэд ямар командыг ашиглаж болох вэ?

Google Cloud Machine Learning (эсвэл Google Cloud AI платформ) дээр сургалтын ажил илгээхийн тулд "gcloud ai-platform jobs submit training" командыг ашиглаж болно. Энэхүү тушаал нь танд сургалтын ажлыг AI платформ сургалтын үйлчилгээнд илгээх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь машин сургалтын загваруудыг сургах өргөтгөх боломжтой, үр ашигтай орчинг бүрдүүлдэг. "gcloud ai-платформ

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

AI загварт том өгөгдлийг хэрхэн ачаалах вэ?

AI загварт том өгөгдлийг ачаалах нь машин сургалтын загваруудыг сургах үйл явцын чухал алхам юм. Энэ нь үнэн зөв, утга учиртай үр дүнг баталгаажуулахын тулд их хэмжээний өгөгдлийг үр дүнтэй, үр дүнтэй зохицуулахыг хамардаг. Бид Google-ийг ашиглан AI загварт том өгөгдлийг ачаалах янз бүрийн алхам, арга техникийг судлах болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , , , , , ,

Машин сургалтын төслүүдэд Google ямар нөөцөөр хангадаг вэ?

Google нь өөрийн Google Cloud Platform (GCP) экосистемээр дамжуулан машин сургалтын төслүүдэд зориулсан өргөн хүрээний нөөцөөр хангадаг. Эдгээр эх сурвалжууд нь хөгжүүлэгчид болон өгөгдөл судлаачдад машин сургалтын загварыг үр дүнтэй, үр дүнтэй бүтээх, сургах, ашиглахад дэмжлэг үзүүлэх зорилготой юм. Энэ хариултанд бид Google-ийн машин сургалтын төслүүдэд санал болгож буй төрөл бүрийн нөөцийг судлах болно.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , , , , ,

Орчуулгын API-н вэб сайт болон апп-д орчуулгыг нэгтгэх гол онцлог, боломжуудын зарим нь юу вэ?

Google Cloud AI платформоос гаргаж буй Translation API нь орчуулгын функцийг вэб сайт болон программуудад саадгүй нэгтгэх боломжийг олгодог олон гол онцлог, боломжуудыг санал болгодог. Энэхүү хүчирхэг хэрэгсэл нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын дэвшлийг ашиглан олон хэл дээр үнэн зөв, үр дүнтэй орчуулгыг хүргэдэг. -ийн үндсэн шинж чанаруудын нэг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Translation API нь олон хэл дээрх олон файлын багц орчуулгыг хэрхэн зохицуулдаг вэ?

Google Cloud AI платформоос санал болгож буй Translation API нь олон хэл дээрх олон файлын багц орчуулгыг зохицуулах тохиромжтой бөгөөд үр дүнтэй арга юм. Энэхүү API нь үнэн зөв, өндөр чанартай орчуулгыг өргөн цар хүрээтэй хүргэхийн тулд хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын хүчийг ашигладаг. Багц орчуулгыг эхлүүлэхийн тулд та Translation API-г ашиглаж болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Машины сургалтын хэрэглээний тохиолдлуудад бүс нутгийн байнгын дискийг ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?

Бүс нутгийн байнгын дискүүд нь Google Cloud AI платформын хүрээнд машин сургалтын (ML) хэрэглээний хэд хэдэн давуу талыг санал болгодог. Эдгээр давуу талууд нь өндөр хүртээмж, сайжруулсан гүйцэтгэл, өргөтгөх чадвар, өгөгдлийн бат бөх байдал, зардлын үр ашигтай байдал зэрэг орно. Бүс нутгийн байнгын дискийг ашиглах гол давуу талуудын нэг бол өндөр хүртээмж юм. Бүс нутгийн байнгын дискүүд нь a доторх олон бүсэд хуулбарлагддаг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , , , , ,

Туршилт явуулахад AI Platform Optimizer ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?

Туршилтын явцад AI Platform Optimizer-ийн үүрэг бол машин сургалтын загварт гиперпараметрийг тохируулах үйл явцыг автоматжуулах, оновчтой болгох явдал юм. Гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс суралцаагүй боловч сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянадаг бөгөөд гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

AI Platform Optimizer-ийг ашиглахын тулд ямар гурван нэр томъёог ойлгох шаардлагатай вэ?

Google Cloud AI платформд AI платформ оновчтой болгохын тулд судалгаа, туршилт, хэмжилт гэсэн гурван үндсэн нэр томъёог ойлгох нь чухал. Эдгээр нэр томъёо нь AI Platform Optimizer-ийн чадварыг ойлгох, ашиглах үндэс суурь болдог. Нэгдүгээрт, судалгаа нь оновчтой болгоход чиглэсэн зохион байгуулалттай туршилтуудыг хэлнэ

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,