Thuật toán Tăng cường Độ dốc là gì?
Các mô hình đào tạo trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong bối cảnh Google Cloud Machine Learning, bao gồm việc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để tối ưu hóa quá trình học tập và cải thiện độ chính xác của các dự đoán. Một thuật toán như vậy là thuật toán Tăng cường độ dốc. Tăng cường độ dốc là một phương pháp học tập tổng hợp mạnh mẽ kết hợp nhiều người học yếu, chẳng hạn như
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, Tầm nhìn AutoML - phần 2
Những nhược điểm của việc sử dụng chế độ Eager thay vì TensorFlow thông thường khi chế độ Eager bị tắt là gì?
Chế độ háo hức trong TensorFlow là giao diện lập trình cho phép thực hiện các thao tác ngay lập tức, giúp việc gỡ lỗi và hiểu mã dễ dàng hơn. Tuy nhiên, có một số nhược điểm khi sử dụng chế độ Eager so với TensorFlow thông thường khi chế độ Eager bị tắt. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ khám phá những nhược điểm này một cách chi tiết. Một trong những chính
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, Chế độ háo hức TensorFlow
Ưu điểm của việc sử dụng mô hình Keras trước rồi chuyển đổi nó thành công cụ ước tính TensorFlow thay vì chỉ sử dụng trực tiếp TensorFlow là gì?
Khi nói đến việc phát triển các mô hình học máy, cả Keras và TensorFlow đều là những framework phổ biến cung cấp nhiều chức năng và khả năng. Trong khi TensorFlow là một thư viện mạnh mẽ và linh hoạt để xây dựng và đào tạo các mô hình deep learning thì Keras lại cung cấp API cấp cao hơn giúp đơn giản hóa quá trình tạo mạng lưới thần kinh. Trong một số trường hợp, nó
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, Mở rộng quy mô Keras bằng công cụ ước tính
Chức năng được sử dụng để đưa ra dự đoán bằng mô hình trong BigQuery ML là gì?
Hàm được sử dụng để đưa ra dự đoán bằng mô hình trong BigQuery ML được gọi là `ML.PREDICT`. BigQuery ML là một công cụ mạnh mẽ do Google Cloud Platform cung cấp, cho phép người dùng xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn. Với chức năng `ML.PREDICT`, người dùng có thể áp dụng các mô hình được đào tạo của họ cho dữ liệu mới và tạo dự đoán.
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, BigQuery ML - máy học với SQL tiêu chuẩn, ôn thi
Làm cách nào bạn có thể kiểm tra số liệu thống kê đào tạo của một mô hình trong BigQuery ML?
Để kiểm tra số liệu thống kê đào tạo của một mô hình trong BigQuery ML, bạn có thể sử dụng các hàm và chế độ xem tích hợp do nền tảng cung cấp. BigQuery ML là một công cụ mạnh mẽ cho phép người dùng thực hiện các tác vụ máy học bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn, giúp các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu có thể truy cập và thân thiện với người dùng. Một khi bạn đã đào tạo một
Mục đích của câu lệnh tạo mô hình trong BigQuery ML là gì?
Mục đích của câu lệnh CREATE MODEL trong BigQuery ML là tạo một mô hình máy học sử dụng SQL tiêu chuẩn trong nền tảng BigQuery của Google Cloud. Tuyên bố này cho phép người dùng đào tạo và triển khai các mô hình học máy mà không cần viết mã phức tạp hoặc sử dụng các công cụ bên ngoài. Khi sử dụng câu lệnh CREATE MODEL, người dùng
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, BigQuery ML - máy học với SQL tiêu chuẩn, ôn thi
Bạn có thể truy cập BigQuery ML bằng cách nào?
Để truy cập BigQuery ML, bạn cần thực hiện theo một loạt các bước liên quan đến việc thiết lập dự án Google Cloud của mình, bật các API cần thiết, tạo bộ dữ liệu BigQuery và cuối cùng là thực hiện các truy vấn SQL để đào tạo và đánh giá các mô hình máy học. Trước tiên, bạn cần tạo dự án Google Cloud hoặc sử dụng dự án hiện có. Cái này
Ba loại mô hình máy học được BigQuery ML hỗ trợ là gì?
BigQuery ML là một công cụ mạnh mẽ do Google Cloud cung cấp cho phép người dùng xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn trong BigQuery. Nó cung cấp sự tích hợp liền mạch các khả năng học máy trong môi trường BigQuery, loại bỏ nhu cầu di chuyển dữ liệu hoặc tiền xử lý dữ liệu phức tạp. Khi làm việc với BigQuery ML, có
Kubeflow cho phép dễ dàng chia sẻ và triển khai các mô hình được đào tạo như thế nào?
Kubeflow, một nền tảng nguồn mở, tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ và triển khai liền mạch các mô hình được đào tạo bằng cách tận dụng sức mạnh của Kubernetes để quản lý các ứng dụng được chứa trong vùng chứa. Với Kubeflow, người dùng có thể dễ dàng đóng gói các mô hình học máy (ML) của họ, cùng với các thành phần phụ thuộc cần thiết, vào các thùng chứa. Những thùng chứa này sau đó có thể được chia sẻ và triển khai trên các môi trường khác nhau, giúp thuận tiện
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, Kubeflow - máy học trên Kubernetes, ôn thi
Lợi ích của việc cài đặt Kubeflow trên Google Kubernetes Engine (GKE) là gì?
Cài đặt Kubeflow trên Google Kubernetes Engine (GKE) mang lại nhiều lợi ích trong lĩnh vực máy học. Kubeflow là một nền tảng mã nguồn mở được xây dựng dựa trên Kubernetes, cung cấp một môi trường di động và có thể mở rộng để chạy các khối lượng công việc học máy. Mặt khác, GKE là một dịch vụ Kubernetes được quản lý bởi Google Cloud giúp đơn giản hóa việc triển khai
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, Kubeflow - máy học trên Kubernetes, ôn thi