Què és una dada etiquetada?
Una dada etiquetada, en el context de la intel·ligència artificial (IA) i concretament en el domini de Google Cloud Machine Learning, fa referència a un conjunt de dades que s'ha anotat o marcat amb etiquetes o categories específiques. Aquestes etiquetes serveixen com a veritat o referència bàsica per entrenar algorismes d'aprenentatge automàtic. Associant punts de dades amb els seus
La inferència forma part de l'entrenament del model més que la predicció?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning, l'afirmació "La inferència és una part de l'entrenament del model en lloc de la predicció" no és del tot exacta. La inferència i la predicció són etapes diferents en el pipeline d'aprenentatge automàtic, cadascuna amb un propòsit diferent i que es produeix en diferents punts del procés.
"gcloud ml-engine jobs submit training" és una ordre correcta per enviar un treball de formació?
L'ordre "gcloud ml-engine jobs submit training" és de fet una ordre correcta per enviar un treball de formació a Google Cloud Machine Learning. Aquesta ordre forma part del Google Cloud SDK (Software Development Kit) i està dissenyada específicament per interactuar amb els serveis d'aprenentatge automàtic proporcionats per Google Cloud. Quan executeu aquesta ordre, necessiteu
Les plataformes d'aprenentatge automàtic són gratuïts?
Les plataformes d'aprenentatge automàtic poden variar pel que fa als seus models de preus. Tot i que algunes plataformes d'aprenentatge automàtic ofereixen accés gratuït a determinades funcions o un ús limitat, d'altres poden requerir el pagament per accedir completament als seus serveis. En el cas de Google Cloud Machine Learning, hi ha opcions gratuïtes i de pagament disponibles, depenent de l'específic
Com afecta l'elecció de la mida del bloc en un disc persistent al seu rendiment per a diferents casos d'ús?
L'elecció de la mida del bloc en un disc persistent pot afectar significativament el seu rendiment per a diferents casos d'ús en el camp de la intel·ligència artificial (IA) quan s'utilitza Google Cloud Machine Learning (ML) i Google Cloud AI Platform per a la ciència de dades productiva. La mida del bloc fa referència als fragments de mida fixa en els quals s'emmagatzemen les dades
Quin és l'objectiu d'ajustar un model entrenat?
Ajustar un model entrenat és un pas crucial en el camp de la Intel·ligència Artificial, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning. Té el propòsit d'adaptar un model pre-entrenat a una tasca o conjunt de dades específics, millorant així el seu rendiment i fent-lo més adequat per a aplicacions del món real. Aquest procés consisteix a ajustar el
Com construïm un classificador lineal mitjançant el marc d'estimació de TensorFlow a Google Cloud Machine Learning?
Per crear un classificador lineal amb el marc d'estimació de TensorFlow a Google Cloud Machine Learning, podeu seguir un procés pas a pas que inclou la preparació de dades, la definició del model, la formació, l'avaluació i la predicció. Aquesta explicació completa us guiarà a través de cadascun d'aquests passos, aportant un valor didàctic basat en coneixements fets. 1. Preparació de les dades: abans de construir a
Quins són els passos necessaris per utilitzar el servei de predicció de Google Cloud Machine Learning Engine?
El procés d'ús del servei de predicció de Google Cloud Machine Learning Engine implica diversos passos que permeten als usuaris desplegar i utilitzar models d'aprenentatge automàtic per fer prediccions a escala. Aquest servei, que forma part de la plataforma Google Cloud AI, ofereix una solució sense servidor per executar prediccions en models entrenats, que permet als usuaris centrar-se en