Apa itu algoritma Gradient Boosting?
Model pelatihan di bidang Artificial Intelligence, khususnya dalam konteks Google Cloud Machine Learning, melibatkan pemanfaatan berbagai algoritma untuk mengoptimalkan proses pembelajaran dan meningkatkan akurasi prediksi. Salah satu algoritma tersebut adalah algoritma Gradient Boosting. Gradient Boosting adalah metode pembelajaran ansambel yang kuat yang menggabungkan beberapa pembelajar lemah, seperti
Apa kerugian menggunakan mode Eager dibandingkan TensorFlow biasa dengan mode Eager dinonaktifkan?
Mode Eager di TensorFlow adalah antarmuka pemrograman yang memungkinkan eksekusi operasi secara langsung, sehingga memudahkan proses debug dan pemahaman kode. Namun, ada beberapa kelemahan menggunakan mode Eager dibandingkan TensorFlow biasa dengan mode Eager dinonaktifkan. Dalam jawaban ini, kita akan mengeksplorasi kelemahan-kelemahan ini secara rinci. Salah satu yang utama
Apa keuntungan menggunakan model Keras terlebih dahulu lalu mengonversinya menjadi estimator TensorFlow dibandingkan hanya menggunakan TensorFlow secara langsung?
Dalam hal pengembangan model pembelajaran mesin, Keras dan TensorFlow adalah framework populer yang menawarkan berbagai fungsi dan kemampuan. Meskipun TensorFlow adalah perpustakaan yang kuat dan fleksibel untuk membangun dan melatih model pembelajaran mendalam, Keras menyediakan API tingkat tinggi yang menyederhanakan proses pembuatan jaringan saraf. Dalam beberapa kasus, itu
Apa fungsi yang digunakan untuk membuat prediksi menggunakan model di BigQuery ML?
Fungsi yang digunakan untuk membuat prediksi menggunakan model di BigQuery ML disebut `ML.PREDICT`. BigQuery ML adalah alat canggih yang disediakan oleh Google Cloud Platform yang memungkinkan pengguna membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin menggunakan SQL standar. Dengan fungsi `ML.PREDICT`, pengguna dapat menerapkan model terlatih mereka ke data baru dan menghasilkan prediksi.
Bagaimana cara memeriksa statistik pelatihan model di BigQuery ML?
Untuk memeriksa statistik pelatihan model di BigQuery ML, Anda dapat memanfaatkan fungsi dan tampilan bawaan yang disediakan oleh platform. BigQuery ML adalah alat canggih yang memungkinkan pengguna melakukan tugas pembelajaran mesin menggunakan SQL standar, membuatnya mudah diakses dan ramah pengguna untuk analis data dan ilmuwan. Setelah Anda melatih a
Apa tujuan pembuatan pernyataan model di BigQuery ML?
Tujuan dari pernyataan CREATE MODEL di BigQuery ML adalah untuk membuat model machine learning menggunakan SQL standar di platform BigQuery Google Cloud. Pernyataan ini memungkinkan pengguna untuk melatih dan menerapkan model pembelajaran mesin tanpa memerlukan pengkodean yang rumit atau penggunaan alat eksternal. Saat menggunakan pernyataan CREATE MODEL, pengguna
Bagaimana cara mengakses BigQuery ML?
Untuk mengakses BigQuery ML, Anda harus mengikuti serangkaian langkah yang melibatkan penyiapan project Google Cloud, mengaktifkan API yang diperlukan, membuat set data BigQuery, dan terakhir, mengeksekusi kueri SQL untuk melatih dan mengevaluasi model machine learning. Pertama, Anda perlu membuat project Google Cloud atau menggunakan project yang sudah ada. Ini
- Diterbitkan di Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML, Maju dalam Pembelajaran Mesin, BigQuery ML - pembelajaran mesin dengan SQL standar, Ulasan pemeriksaan
Apa saja tiga jenis model machine learning yang didukung oleh BigQuery ML?
BigQuery ML adalah alat canggih yang ditawarkan oleh Google Cloud yang memungkinkan pengguna membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin menggunakan SQL standar di BigQuery. Ini memberikan integrasi yang mulus dari kemampuan pembelajaran mesin dalam lingkungan BigQuery, menghilangkan kebutuhan akan pemindahan data atau prapemrosesan data yang rumit. Saat bekerja dengan BigQuery ML, ada
Bagaimana Kubeflow memungkinkan pembagian dan penerapan model terlatih dengan mudah?
Kubeflow, sebuah platform open-source, memfasilitasi pembagian dan penerapan tanpa hambatan dari model terlatih dengan memanfaatkan kekuatan Kubernetes untuk mengelola aplikasi dalam container. Dengan Kubeflow, pengguna dapat dengan mudah mengemas model machine learning (ML) mereka, beserta dependensi yang diperlukan, ke dalam container. Kontainer ini kemudian dapat dibagikan dan digunakan di lingkungan yang berbeda, membuatnya nyaman
Apa keuntungan memasang Kubeflow di Google Kubernetes Engine (GKE)?
Menginstal Kubeflow di Google Kubernetes Engine (GKE) menawarkan banyak manfaat di bidang machine learning. Kubeflow adalah platform sumber terbuka yang dibangun di atas Kubernetes, yang menyediakan lingkungan yang dapat diskalakan dan portabel untuk menjalankan beban kerja pembelajaran mesin. GKE, di sisi lain, adalah layanan Kubernetes terkelola oleh Google Cloud yang menyederhanakan penerapan