Гиперпараметр гэж юу вэ?
Гиперпараметрүүд нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гиперпараметрийг ойлгохын тулд эхлээд машин сургалтын тухай ойлголтыг ойлгох нь чухал. Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг бөгөөд өгөгдөл болон мэдээлэлээс суралцах боломжтой алгоритм, загвар боловсруулахад чиглэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
TensorFlow загварын шинжилгээ (TFMA) болон TFX-ээс өгсөн "ямар бол" хэрэгсэл нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийн талаар илүү гүнзгий ойлголттой болоход хэрхэн туслах вэ?
TensorFlow Загварын шинжилгээ (TFMA) болон TensorFlow Extended (TFX)-аас олгосон "ямар бол" хэрэгсэл нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийн талаар илүү гүнзгий ойлголттой болоход ихээхэн тусалж чадна. Эдгээр хэрэгслүүд нь хэрэглэгчдэд загварынхаа зан байдал, үр нөлөөг шинжлэх, үнэлэх, ойлгох боломжийг олгодог цогц функц, функцуудыг санал болгодог. Хөшүүрэг болгох замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Загварын ойлголт ба бизнесийн бодит байдал, Шалгалтын тойм
TFX нь дамжуулах хоолойн өгөгдлийн чанарыг судлахад хэрхэн тусалдаг вэ, үүнд ямар бүрэлдэхүүн хэсгүүд, хэрэгслүүд байдаг вэ?
TFX буюу TensorFlow Extended нь хиймэл оюун ухааны чиглэлээр дамжуулах хоолойн өгөгдлийн чанарыг судлахад тусалдаг хүчирхэг хүрээ юм. Энэ нь энэ зорилгыг шийдвэрлэхийн тулд тусгайлан боловсруулсан олон төрлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд болон хэрэгслүүдээр хангадаг. Энэ хариултанд бид TFX нь өгөгдлийн чанарыг судлахад хэрхэн тусалдаг талаар судалж, янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсэг, хэрэгслүүдийн талаар ярилцах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Загварын ойлголт ба бизнесийн бодит байдал, Шалгалтын тойм
TFX нь загварын гүйцэтгэлд тасралтгүй, нарийн дүн шинжилгээ хийх боломжийг хэрхэн олгодог вэ?
TFX буюу TensorFlow Extended нь өргөн цар хүрээтэй машин сургалтын (ML) загваруудыг хөгжүүлэх, байршуулах, засвар үйлчилгээ хийхэд тусалдаг хүчирхэг нээлттэй эхийн платформ юм. Олон боломжуудын дотроос TFX нь загварын гүйцэтгэлд тасралтгүй, нарийвчилсан дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь дадлагажигчдад загварын зан төлөвийг цаг хугацааны явцад хянаж, үнэлэх боломжийг олгодог. Энэ хариултанд бид нарийвчлан судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Загварын ойлголт ба бизнесийн бодит байдал, Шалгалтын тойм
TensorFlow Extended (TFX) ашиглах үед бизнесийн зорилгодоо хүрэхийн тулд загварыг ойлгох нь яагаад чухал вэ?
Бизнесийн зорилгодоо хүрэхийн тулд TensorFlow Extended (TFX) ашиглах үед загварыг ойлгох нь чухал тал юм. TFX нь үйлдвэрлэлд бэлэн машин сургалтын загваруудыг ашиглах эцсийн платформ бөгөөд энэ нь машин сургалтын дамжуулах шугамыг хөгжүүлэх, байршуулах ажлыг хөнгөвчлөх олон тооны хэрэгсэл, номын сангуудаар хангадаг. Гэсэн хэдий ч гүнзгий ойлголтгүйгээр зүгээр л загварыг ашиглах
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Загварын ойлголт ба бизнесийн бодит байдал, Шалгалтын тойм
TFX дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсгийн байршуулалтын зорилтууд юу вэ?
TensorFlow Extended (TFX) дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсэг нь TFX дамжуулах хоолойн үндсэн хэсэг бөгөөд бэлтгэгдсэн загваруудыг янз бүрийн зорилтот орчинд байрлуулах ажлыг зохицуулдаг. TFX дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсгийн байршуулалтын зорилтууд нь олон янзын бөгөөд уян хатан байдаг тул хэрэглэгчид өөрсдийн шаардлагаас хамааран өөр өөр платформ дээр загвараа байрлуулах боломжийг олгодог. Энэ нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм
TFX дахь үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь ямар зорилготой вэ?
TensorFlow Extended гэсэн үгийн товчлол болох TFX дахь үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь машин сургалтын ерөнхий шугамд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Үүний зорилго нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлж, үр дүнтэй байдлын талаар үнэ цэнэтэй ойлголт өгөх явдал юм. Загваруудын хийсэн таамаглалыг үндсэн үнэний шошготой харьцуулснаар Үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь идэвхжүүлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм
Сургагч бүрэлдэхүүнээр үүсгэгдсэн хоёр төрлийн SavedModels юу вэ?
TensorFlow Extended (TFX) дахь Trainer бүрэлдэхүүн хэсэг нь TensorFlow ашиглан машин сургалтын загваруудыг сургах үүрэгтэй. Загварыг сургах үед Trainer бүрэлдэхүүн хэсэг нь SavedModels-ийг үүсгэдэг бөгөөд энэ нь TensorFlow загваруудыг хадгалах цуваа хэлбэр юм. Эдгээр Хадгалсан Загваруудыг янз бүрийн үйлдвэрлэлийн орчинд дүгнэлт хийх, ашиглахад ашиглаж болно. Сургагч багшийн бүрэлдэхүүн хэсгийн хүрээнд тэнд
TFX хүрээн дэх Apache Beam ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Apache Beam нь багц болон урсгал мэдээлэл боловсруулах дамжуулах шугамыг бий болгох хүчирхэг тогтолцоог хангадаг нээлттэй эхийн нэгдсэн програмчлалын загвар юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud Dataflow зэрэг янз бүрийн тархсан боловсруулалтын арын хэсэгт гүйцэтгэх боломжтой өгөгдөл боловсруулах дамжуулах шугам бичих боломжийг олгодог энгийн бөгөөд ойлгомжтой API-г санал болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм
TFX-д өгөгдлийн олдворуудын удам угсаа, гарал үүсэлтэй байх нь ямар ач холбогдолтой вэ?
TFX-д өгөгдлийн олдворуудын удам угсаа, гарал үүсэлтэй байхын ач холбогдол нь Хиймэл оюун ухаан (AI) болон өгөгдлийн менежментийн салбарт чухал асуудал юм. TFX-ийн хүрээнд удам угсаа гэдэг нь машин сургалтын (ML) дамжуулах шугамын туршид өгөгдлийн олдворуудын гарал үүсэл, хувирал, хамаарлыг судлах, ойлгох чадварыг хэлнэ.