Wat is classificatie?
Een classificator in de context van machinaal leren is een model dat is getraind om de categorie of klasse van een bepaald invoergegevenspunt te voorspellen. Het is een fundamenteel concept bij begeleid leren, waarbij het algoritme leert van gelabelde trainingsgegevens om voorspellingen te doen op basis van onzichtbare gegevens. Classifiers worden veelvuldig gebruikt in verschillende toepassingen
Kan TensorBoard online worden gebruikt?
Ja, je kunt TensorBoard online gebruiken voor het visualiseren van machine learning-modellen. TensorBoard is een krachtige visualisatietool die wordt geleverd met TensorFlow, een populair open-source machine learning-framework ontwikkeld door Google. Hiermee kunt u verschillende aspecten van uw machine learning-modellen volgen en visualiseren, zoals modelgrafieken, trainingsstatistieken en insluitingen. Door deze te visualiseren
Kan men het configuratiebestand voor de CMLE-modelimplementatie gebruiken bij gebruik van een gedistribueerde ML-modeltraining om te definiëren hoeveel machines er bij de training zullen worden gebruikt?
Wanneer u gedistribueerde machine learning (ML)-modeltraining op Google Cloud AI Platform gebruikt, kunt u inderdaad het configuratiebestand voor de CMLE-modelimplementatie (Cloud Machine Learning Engine) gebruiken om het aantal machines te definiëren dat bij de training wordt gebruikt. Het is echter niet mogelijk om direct te definiëren welk type machines zal worden gebruikt. In
Wat zijn de implementatiedoelen voor de Pusher-component in TFX?
De Pusher-component in TensorFlow Extended (TFX) is een fundamenteel onderdeel van de TFX-pijplijn die de implementatie van getrainde modellen in verschillende doelomgevingen afhandelt. De implementatiedoelen voor de Pusher-component in TFX zijn divers en flexibel, waardoor gebruikers hun modellen op verschillende platforms kunnen implementeren, afhankelijk van hun specifieke vereisten. In deze
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow uitgebreid (TFX), Gedistribueerde verwerking en componenten, Examenoverzicht
Hoe kan de BLEU-score worden gebruikt om de prestaties te evalueren van een aangepast vertaalmodel dat is getraind met AutoML Translation?
De BLEU-score is een veelgebruikte maatstaf voor het evalueren van de prestaties van machinevertalingsmodellen. Het meet de overeenkomst tussen een door een machine gegenereerde vertaling en een of meer referentievertalingen. In de context van een aangepast vertaalmodel dat is getraind met AutoML Translation, kan de BLEU-score waardevolle inzichten bieden in de kwaliteit en effectiviteit van
Wat zijn de stappen bij het maken van een aangepast vertaalmodel met AutoML Translation?
Het maken van een aangepast vertaalmodel met AutoML Translation omvat een reeks stappen waarmee gebruikers een model kunnen trainen dat specifiek is afgestemd op hun vertaalbehoeften. AutoML Translation is een krachtige tool van Google Cloud AI Platform die gebruikmaakt van machine learning-technieken om het proces van het bouwen van hoogwaardige vertaalmodellen te automatiseren. In dit antwoord,
Wat is het doel van de functie Geavanceerde woordenlijst in de vertaal-API?
De functie Geavanceerde woordenlijst in de vertaal-API van het Google Cloud AI-platform dient een cruciaal doel bij het verbeteren van de nauwkeurigheid en kwaliteit van uitvoer van machinevertalingen. Met deze functie kunnen gebruikers een aangepaste woordenlijst aanbieden met termen die specifiek zijn voor hun domein of branche, waardoor het vertaalmodel deze termen beter kan begrijpen en vertalen
Welke invloed heeft de keuze van de blokgrootte op een persistente schijf op de prestaties voor verschillende gebruiksscenario's?
De keuze van de blokgrootte op een persistente schijf kan de prestaties aanzienlijk beïnvloeden voor verschillende use-cases op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) bij het gebruik van Google Cloud Machine Learning (ML) en Google Cloud AI Platform voor productieve datawetenschap. De blokgrootte verwijst naar de blokken met een vaste grootte waarin gegevens worden opgeslagen
Wat is het verschil tussen AI Platform Optimizer en HyperTune in AI Platform Training?
AI Platform Optimizer en HyperTune zijn twee verschillende functies die worden aangeboden door Google Cloud AI Platform voor het optimaliseren van de training van machine learning-modellen. Hoewel beide gericht zijn op het verbeteren van de modelprestaties, verschillen ze in hun aanpak en functionaliteiten. AI Platform Optimizer is een functie die automatisch de hyperparameterruimte verkent om de beste set van te vinden
Hoe biedt de gebruikersinterface van het Pipelines Dashboard een gebruiksvriendelijke interface voor het beheren en volgen van de voortgang van uw pijplijnen en uitvoeringen?
De Pipelines Dashboard UI in Google Cloud AI Platform biedt gebruikers een gebruiksvriendelijke interface voor het beheren en volgen van de voortgang van hun pipelines en runs. Deze interface is ontworpen om het werken met AI Platform Pipelines te vereenvoudigen en gebruikers in staat te stellen hun machine learning-workflows efficiënt te bewaken en te beheren. Een van de