Quins són els canvis reals a causa del canvi de marca de Google Cloud Machine Learning com a Vertex AI?
La transició de Google Cloud de Cloud Machine Learning Engine a Vertex AI representa una evolució significativa en les capacitats i l'experiència de l'usuari de la plataforma, amb l'objectiu de simplificar el cicle de vida de l'aprenentatge automàtic (ML) i millorar la integració amb altres serveis de Google Cloud. Vertex AI està dissenyat per proporcionar una plataforma d'aprenentatge automàtic d'extrem a extrem més unificada que abasta tot el
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Prediccions sense servidor a escala
Com crear una versió del model?
La creació d'una versió d'un model d'aprenentatge automàtic a Google Cloud Platform (GCP) és un pas fonamental per implementar models per a prediccions sense servidor a escala. Una versió en aquest context fa referència a una instància específica d'un model que es pot utilitzar per a prediccions. Aquest procés és integral per gestionar i mantenir diferents iteracions de
Com es pot registrar a Google Cloud Platform per obtenir una experiència pràctica i practicar?
Per registrar-vos a Google Cloud en el context del programa de certificació d'Intel·ligència Artificial i aprenentatge automàtic, centrat específicament en prediccions sense servidor a escala, haureu de seguir una sèrie de passos que us permetran accedir a la plataforma i utilitzar-ne els recursos de manera eficaç. Google Cloud Platform (GCP) ofereix una àmplia gamma
Quin és el significat del terme predicció sense servidor a escala?
El terme "predicció sense servidor a escala" en el context de TensorBoard i Google Cloud Machine Learning es refereix al desplegament de models d'aprenentatge automàtic d'una manera que elimina la necessitat que l'usuari gestioni la infraestructura subjacent. Aquest enfocament aprofita els serveis al núvol que s'escalen automàticament per gestionar diferents nivells de demanda
Què és TensorBoard?
TensorBoard és una potent eina de visualització en el camp de l'aprenentatge automàtic que s'associa habitualment amb TensorFlow, la biblioteca d'aprenentatge automàtic de codi obert de Google. Està dissenyat per ajudar els usuaris a entendre, depurar i optimitzar el rendiment dels models d'aprenentatge automàtic proporcionant un conjunt d'eines de visualització. TensorBoard permet als usuaris visualitzar diversos aspectes del seu
Què és TensorFlow?
TensorFlow és una biblioteca d'aprenentatge automàtic de codi obert desenvolupada per Google que s'utilitza àmpliament en el camp de la intel·ligència artificial. Està dissenyat per permetre als investigadors i desenvolupadors crear i desplegar models d'aprenentatge automàtic de manera eficient. TensorFlow és especialment conegut per la seva flexibilitat, escalabilitat i facilitat d'ús, per la qual cosa és una opció popular per a tots dos.
Què és el classificador?
Un classificador en el context de l'aprenentatge automàtic és un model que s'entrena per predir la categoria o classe d'un punt de dades d'entrada determinat. És un concepte fonamental en l'aprenentatge supervisat, on l'algoritme aprèn a partir de dades d'entrenament etiquetades per fer prediccions sobre dades no vistes. Els classificadors s'utilitzen àmpliament en diverses aplicacions
Com es pot començar a fer models d'IA a Google Cloud per a prediccions sense servidor a escala?
Per emprendre el viatge de crear models d'intel·ligència artificial (IA) mitjançant Google Cloud Machine Learning per a prediccions sense servidor a escala, cal seguir un enfocament estructurat que inclogui diversos passos clau. Aquests passos impliquen comprendre els conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic, familiaritzar-se amb els serveis d'IA de Google Cloud, configurar un entorn de desenvolupament, preparar i
Quina és l'escalabilitat dels algorismes d'aprenentatge de formació?
L'escalabilitat dels algorismes d'aprenentatge de formació és un aspecte important en el camp de la Intel·ligència Artificial. Es refereix a la capacitat d'un sistema d'aprenentatge automàtic per manejar de manera eficient grans quantitats de dades i augmentar el seu rendiment a mesura que creix la mida del conjunt de dades. Això és especialment important quan es tracta de models complexos i conjunts de dades massius, com
Com crear algorismes d'aprenentatge basats en dades invisibles?
El procés de creació d'algorismes d'aprenentatge basats en dades invisibles implica diversos passos i consideracions. Per desenvolupar un algorisme per a aquest propòsit, cal entendre la naturalesa de les dades invisibles i com es poden utilitzar en tasques d'aprenentatge automàtic. Expliquem l'enfocament algorítmic per crear algorismes d'aprenentatge basats en
- 1
- 2