Com aplicar els 7 passos de ML en un context d'exemple?
L'aplicació dels set passos de l'aprenentatge automàtic proporciona un enfocament estructurat per desenvolupar models d'aprenentatge automàtic, garantint un procés sistemàtic que es pot seguir des de la definició del problema fins al desplegament. Aquest marc és beneficiós tant per als principiants com per als professionals experimentats, ja que ajuda a organitzar el flux de treball i a garantir que no es passi per alt cap pas crític. Aquí,
Com utilitzar el conjunt de dades Fashion-MNIST a Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
Fashion-MNIST és un conjunt de dades d'imatges d'articles de Zalando, que consta d'un conjunt d'entrenament de 60,000 exemples i un conjunt de prova de 10,000 exemples. Cada exemple és una imatge en escala de grisos de 28×28, associada a una etiqueta de 10 classes. El conjunt de dades serveix com a reemplaçament directe del conjunt de dades MNIST original per analitzar els algorismes d'aprenentatge automàtic.
Quines són algunes de les fases més detallades de l'aprenentatge automàtic?
Les fases de l'aprenentatge automàtic representen un enfocament estructurat per desenvolupar, desplegar i mantenir models d'aprenentatge automàtic. Aquestes fases garanteixen que el procés d'aprenentatge automàtic sigui sistemàtic, reproduïble i escalable. Les seccions següents ofereixen una visió general completa de cada fase, detallant les activitats clau i les consideracions implicades. 1. Definició del problema i recollida de dades Definició del problema
A TensorFlow 2.0 i posteriors, les sessions ja no s'utilitzen directament. Hi ha algun motiu per utilitzar-los?
A TensorFlow 2.0 i versions posteriors, el concepte de sessions, que era un element fonamental en versions anteriors de TensorFlow, ha quedat obsolet. Les sessions es van utilitzar a TensorFlow 1.x per executar gràfics o parts de gràfics, permetent controlar quan i on es produeix el càlcul. No obstant això, amb la introducció de TensorFlow 2.0, l'execució es va fer amb ganes
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, TensorFlow, Conceptes bàsics de TensorFlow
TensorFlow lite per a Android s'utilitza només per a inferència o es pot utilitzar també per a l'entrenament?
TensorFlow Lite per a Android és una versió lleugera de TensorFlow dissenyada específicament per a dispositius mòbils i incrustats. S'utilitza principalment per executar models d'aprenentatge automàtic pre-entrenats en dispositius mòbils per realitzar tasques d'inferència de manera eficient. TensorFlow Lite està optimitzat per a plataformes mòbils i té com a objectiu proporcionar una latència baixa i una mida binària petita per permetre
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
Com s'implementa un model d'IA que fa aprenentatge automàtic?
Per implementar un model d'IA que realitza tasques d'aprenentatge automàtic, cal entendre els conceptes i processos fonamentals implicats en l'aprenentatge automàtic. L'aprenentatge automàtic (ML) és un subconjunt d'intel·ligència artificial (IA) que permet que els sistemes aprenguin i millorin de l'experiència sense ser programats explícitament. Google Cloud Machine Learning ofereix una plataforma i eines
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Els algorismes d'aprenentatge automàtic poden aprendre a predir o classificar dades noves no vistes. Què implica el disseny de models predictius de dades sense etiquetar?
El disseny de models predictius per a dades sense etiquetar en l'aprenentatge automàtic implica diversos passos i consideracions clau. Les dades sense etiqueta es refereixen a les dades que no tenen etiquetes o categories de destinació predefinides. L'objectiu és desenvolupar models que puguin predir o classificar amb precisió dades noves i no vistes basant-se en patrons i relacions apreses de les dades disponibles.
Com crear un model a Google Cloud Machine Learning?
Per crear un model al motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud, heu de seguir un flux de treball estructurat que inclogui diversos components. Aquests components inclouen preparar les dades, definir el model i entrenar-lo. Explorem cada pas amb més detall. 1. Preparació de les dades: abans de crear un model, és important preparar el vostre
Quin paper juga TensorFlow en el desenvolupament i el desplegament del model d'aprenentatge automàtic utilitzat a l'aplicació Tambua?
TensorFlow té un paper important en el desenvolupament i el desplegament del model d'aprenentatge automàtic utilitzat a l'aplicació Tambua per ajudar els metges a detectar malalties respiratòries. TensorFlow és un marc d'aprenentatge automàtic de codi obert desenvolupat per Google que proporciona un ecosistema complet per crear i desplegar models d'aprenentatge automàtic. Ofereix una àmplia gamma d'eines