Què és una codificació calenta?
Una codificació calenta és una tècnica que s'utilitza amb freqüència en el camp de l'aprenentatge profund, concretament en el context de l'aprenentatge automàtic i les xarxes neuronals. A TensorFlow, una popular biblioteca d'aprenentatge profund, una codificació en calent és un mètode que s'utilitza per representar dades categòriques en un format que es pugui processar fàcilment mitjançant algorismes d'aprenentatge automàtic. En
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, Biblioteca d'aprenentatge profund TensorFlow, TFLearn
Com configurar un cloud shell?
Per configurar un Cloud Shell a Google Cloud Platform (GCP), heu de seguir uns quants passos. Cloud Shell és un entorn d'intèrpret d'ordres interactiu basat en web que proporciona accés a una màquina virtual (VM) amb eines i biblioteques preinstal·lades. Us permet gestionar els vostres recursos de GCP i realitzar diverses tasques sense necessitat
Com diferenciar Google Cloud Console i Google Cloud Platform?
Google Cloud Console i Google Cloud Platform són dos components diferents dins de l'ecosistema més ampli dels serveis de Google Cloud. Tot i que estan estretament relacionats, és important entendre les diferències entre ells per navegar i utilitzar de manera eficaç l'entorn de Google Cloud. Google Cloud Console, també coneguda com a consola GCP, és
Les característiques que representen dades haurien d'estar en format numèric i organitzades en columnes de característiques?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, especialment en el context del big data per als models d'entrenament al núvol, la representació de les dades té un paper crucial en l'èxit del procés d'aprenentatge. Les característiques, que són les propietats o característiques individuals mesurables de les dades, s'organitzen normalment en columnes de característiques. Mentre ho sigui
Quina és la taxa d'aprenentatge en aprenentatge automàtic?
La taxa d'aprenentatge és un paràmetre crucial d'ajust del model en el context de l'aprenentatge automàtic. Determina la mida del pas a cada iteració del pas d'entrenament, a partir de la informació obtinguda del pas d'entrenament anterior. En ajustar la taxa d'aprenentatge, podem controlar la velocitat a la qual el model aprèn a partir de les dades d'entrenament i
Les dades recomanades habitualment es divideixen entre formació i avaluació a prop del 80% al 20% corresponentment?
La divisió habitual entre formació i avaluació en els models d'aprenentatge automàtic no està fixada i pot variar en funció de diversos factors. Tanmateix, generalment es recomana assignar una part important de les dades per a la formació, normalment al voltant del 70-80%, i reservar la part restant per a l'avaluació, que seria al voltant del 20-30%. Aquesta divisió assegura que
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Més passos de l'aprenentatge automàtic, Big data per a models d’entrenament al núvol
Es poden utilitzar les solucions al núvol de Google per desacoblar la informàtica de l'emmagatzematge per a una formació més eficient del model ML amb big data?
La formació eficient de models d'aprenentatge automàtic amb big data és un aspecte crucial en l'àmbit de la intel·ligència artificial. Google ofereix solucions especialitzades que permeten desacoblar la informàtica de l'emmagatzematge, permetent processos de formació eficients. Aquestes solucions, com ara Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery i conjunts de dades oberts, proporcionen un marc complet per avançar
El motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud (CMLE) ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos i gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) és una eina potent proporcionada per Google Cloud Platform (GCP) per entrenar models d'aprenentatge automàtic d'una manera distribuïda i paral·lela. Tanmateix, no ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos, ni gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model. En aquesta resposta, ho farem
És possible entrenar models d'aprenentatge automàtic en conjunts de dades arbitràriament grans sense cap problema?
L'entrenament de models d'aprenentatge automàtic en grans conjunts de dades és una pràctica habitual en el camp de la intel·ligència artificial. Tanmateix, és important tenir en compte que la mida del conjunt de dades pot suposar reptes i possibles singlots durant el procés d'entrenament. Parlem de la possibilitat d'entrenar models d'aprenentatge automàtic en conjunts de dades arbitràriament grans i el
Quan s'utilitza CMLE, la creació d'una versió requereix especificar una font d'un model exportat?
Quan s'utilitza CMLE (Cloud Machine Learning Engine) per crear una versió, cal especificar una font d'un model exportat. Aquest requisit és important per diverses raons, que s'explicaran detalladament en aquesta resposta. En primer lloc, entenem què s'entén per "model exportat". En el context de CMLE, un model exportat