Wat is een hot-codering?
Eén hot-encoding is een techniek die veel wordt gebruikt op het gebied van deep learning, met name in de context van machinaal leren en neurale netwerken. In TensorFlow, een populaire deep learning-bibliotheek, is één hot-encoding een methode die wordt gebruikt om categorische gegevens weer te geven in een formaat dat gemakkelijk kan worden verwerkt door machine learning-algoritmen. In
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Diep leren met TensorFlow, TensorFlow Deep Learning-bibliotheek, TFLeer
Hoe configureer ik een cloudshell?
Om een Cloud Shell in het Google Cloud Platform (GCP) te configureren, moet u een paar stappen volgen. Cloud Shell is een webgebaseerde, interactieve shell-omgeving die toegang biedt tot een virtuele machine (VM) met vooraf geïnstalleerde tools en bibliotheken. Hiermee kunt u uw GCP-bronnen beheren en verschillende taken uitvoeren zonder dat u dit nodig hebt
- Gepubliceerd in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Aan de slag met GCP, Cloud Shell
Hoe onderscheid ik Google Cloud Console en Google Cloud Platform?
De Google Cloud Console en het Google Cloud Platform zijn twee afzonderlijke componenten binnen het bredere ecosysteem van Google Cloud-services. Hoewel ze nauw verwant zijn, is het belangrijk om de verschillen tussen beide te begrijpen om effectief door de Google Cloud-omgeving te kunnen navigeren en deze te kunnen gebruiken. De Google Cloud Console, ook wel bekend als de GCP Console, is dat wel
- Gepubliceerd in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Introducties, GCP-consoletour
Moeten objecten die gegevens vertegenwoordigen een numerieke indeling hebben en in objectkolommen zijn georganiseerd?
Op het gebied van machine learning, vooral in de context van big data voor trainingsmodellen in de cloud, speelt de representatie van data een cruciale rol in het succes van het leerproces. Kenmerken, die de individuele meetbare eigenschappen of kenmerken van de gegevens zijn, zijn doorgaans georganiseerd in kenmerkkolommen. Terwijl het zo is
Wat is het leerpercentage bij machinaal leren?
De leersnelheid is een cruciale parameter voor modelafstemming in de context van machinaal leren. Het bepaalt de stapgrootte bij elke iteratie van een trainingsstap, op basis van de informatie verkregen uit de vorige trainingsstap. Door de leersnelheid aan te passen, kunnen we de snelheid bepalen waarmee het model leert van de trainingsgegevens
Ligt de doorgaans aanbevolen gegevensverdeling tussen training en evaluatie in de buurt van de overeenkomstige 80% tot 20%?
De gebruikelijke scheiding tussen training en evaluatie in machine learning-modellen ligt niet vast en kan variëren afhankelijk van verschillende factoren. Over het algemeen wordt echter aanbevolen om een aanzienlijk deel van de gegevens toe te wijzen aan training, doorgaans rond de 70-80%, en het resterende deel te reserveren voor evaluatie, wat ongeveer 20-30% zou zijn. Deze splitsing zorgt daarvoor
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappen in Machine Learning, Big data voor trainingsmodellen in de cloud
Kunnen de cloudoplossingen van Google worden gebruikt om computergebruik los te koppelen van opslag, voor een efficiëntere training van het ML-model met big data?
Het efficiënt trainen van machine learning-modellen met big data is een cruciaal aspect op het gebied van kunstmatige intelligentie. Google biedt gespecialiseerde oplossingen waarmee computers en opslag kunnen worden losgekoppeld, waardoor efficiënte trainingsprocessen mogelijk worden. Deze oplossingen, zoals Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery en open datasets, bieden een uitgebreid raamwerk voor het bevorderen van
Biedt de Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatische acquisitie en configuratie van bronnen en wordt het afsluiten van bronnen afgehandeld nadat de training van het model is voltooid?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) is een krachtige tool van Google Cloud Platform (GCP) voor het op een gedistribueerde en parallelle manier trainen van machine learning-modellen. Het biedt echter geen automatische verwerving en configuratie van bronnen, en ook wordt het afsluiten van bronnen niet afgehandeld nadat de training van het model is voltooid. In dit antwoord zullen we dat doen
Is het mogelijk om machine learning-modellen zonder haperingen te trainen op willekeurig grote datasets?
Het trainen van machine learning-modellen op grote datasets is een gangbare praktijk op het gebied van kunstmatige intelligentie. Het is echter belangrijk op te merken dat de omvang van de dataset tijdens het trainingsproces voor uitdagingen en potentiële problemen kan zorgen. Laten we de mogelijkheid bespreken om machine learning-modellen te trainen op willekeurig grote datasets en de
Moet bij het gebruik van CMLE voor het maken van een versie een bron van een geëxporteerd model worden opgegeven?
Wanneer u CMLE (Cloud Machine Learning Engine) gebruikt om een versie te maken, is het noodzakelijk om een bron van een geëxporteerd model op te geven. Deze vereiste is om verschillende redenen belangrijk, die in dit antwoord gedetailleerd zullen worden toegelicht. Laten we eerst begrijpen wat er wordt bedoeld met 'geëxporteerd model'. In de context van CMLE, een geëxporteerd model