Apa itu pengklasifikasi?
Pengklasifikasi dalam konteks pembelajaran mesin adalah model yang dilatih untuk memprediksi kategori atau kelas dari titik data masukan tertentu. Ini adalah konsep mendasar dalam pembelajaran terawasi, di mana algoritme belajar dari data pelatihan berlabel untuk membuat prediksi pada data yang tidak terlihat. Pengklasifikasi banyak digunakan dalam berbagai aplikasi
Bisakah TensorBoard digunakan online?
Ya, TensorBoard online dapat digunakan untuk memvisualisasikan model pembelajaran mesin. TensorBoard adalah alat visualisasi canggih yang hadir dengan TensorFlow, framework machine learning sumber terbuka populer yang dikembangkan oleh Google. Ini memungkinkan Anda melacak dan memvisualisasikan berbagai aspek model pembelajaran mesin Anda, seperti grafik model, metrik pelatihan, dan penyematan. Dengan memvisualisasikan ini
Bisakah seseorang menggunakan file konfigurasi untuk penerapan model CMLE saat menggunakan pelatihan model ML terdistribusi untuk menentukan berapa banyak mesin yang akan digunakan dalam pelatihan?
Saat menggunakan pelatihan model pembelajaran mesin terdistribusi (ML) di Google Cloud AI Platform, Anda memang dapat menggunakan file konfigurasi untuk penerapan model CMLE (Cloud Machine Learning Engine) guna menentukan jumlah mesin yang digunakan dalam pelatihan. Namun, tidak bisa ditentukan secara langsung jenis mesin yang akan digunakan. Di dalam
Apa target penerapan untuk komponen Pusher di TFX?
Komponen Pusher di TensorFlow Extended (TFX) adalah bagian mendasar dari pipeline TFX yang menangani penerapan model terlatih ke berbagai lingkungan target. Target penerapan untuk komponen Pusher di TFX beragam dan fleksibel, memungkinkan pengguna untuk menerapkan model mereka ke berbagai platform tergantung pada kebutuhan khusus mereka. Di dalam
Bagaimana skor BLEU dapat digunakan untuk mengevaluasi performa model terjemahan khusus yang dilatih dengan AutoML Translation?
Skor BLEU adalah metrik yang banyak digunakan untuk mengevaluasi kinerja model terjemahan mesin. Ini mengukur kesamaan antara terjemahan yang dihasilkan mesin dan satu atau lebih terjemahan referensi. Dalam konteks model terjemahan khusus yang dilatih dengan Terjemahan AutoML, skor BLEU dapat memberikan wawasan berharga tentang kualitas dan keefektifan
Apa saja langkah-langkah yang terlibat dalam membuat model terjemahan khusus dengan Terjemahan AutoML?
Membuat model terjemahan khusus dengan Terjemahan AutoML melibatkan serangkaian langkah yang memungkinkan pengguna melatih model yang secara khusus disesuaikan dengan kebutuhan terjemahan mereka. Terjemahan AutoML adalah alat canggih yang disediakan oleh Google Cloud AI Platform yang memanfaatkan teknik pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan proses pembuatan model terjemahan berkualitas tinggi. Dalam jawaban ini,
Apa tujuan fitur Glosarium Lanjutan di Translation API?
Fitur Glosarium Lanjutan di Translation API Google Cloud AI Platform memiliki tujuan penting dalam meningkatkan akurasi dan kualitas hasil terjemahan mesin. Fitur ini memungkinkan pengguna untuk menyediakan glosarium istilah khusus yang khusus untuk domain atau industri mereka, memungkinkan model terjemahan untuk lebih memahami dan menerjemahkan istilah-istilah ini
Bagaimana pilihan ukuran blok pada persistent disk memengaruhi kinerjanya untuk kasus penggunaan yang berbeda?
Pilihan ukuran blok pada persistent disk dapat memengaruhi performanya secara signifikan untuk berbagai kasus penggunaan di bidang Kecerdasan Buatan (AI) saat menggunakan Google Cloud Machine Learning (ML) dan Google Cloud AI Platform untuk ilmu data yang produktif. Ukuran blok mengacu pada potongan ukuran tetap tempat data disimpan
Apa perbedaan antara Pengoptimal Platform AI dan HyperTune dalam Pelatihan Platform AI?
AI Platform Optimizer dan HyperTune adalah dua fitur berbeda yang ditawarkan oleh Google Cloud AI Platform untuk mengoptimalkan pelatihan model pembelajaran mesin. Meskipun keduanya bertujuan untuk meningkatkan kinerja model, keduanya berbeda dalam pendekatan dan fungsionalitasnya. AI Platform Optimizer adalah fitur yang secara otomatis menjelajahi ruang hyperparameter untuk menemukan set terbaik
Bagaimana UI Dasbor Pipelines menyediakan antarmuka yang mudah digunakan untuk mengelola dan melacak kemajuan pipeline dan proses Anda?
UI Dasbor Pipelines di Google Cloud AI Platform memberi pengguna antarmuka yang mudah digunakan untuk mengelola dan melacak kemajuan pipeline dan proses mereka. Antarmuka ini dirancang untuk menyederhanakan proses bekerja dengan AI Platform Pipelines dan memungkinkan pengguna memantau dan mengontrol alur kerja pembelajaran mesin mereka secara efisien. Salah satu dari