การเข้ารหัสแบบร้อนแรงคืออะไร?
การเข้ารหัสแบบร้อนแรงอย่างหนึ่งเป็นเทคนิคที่ใช้บ่อยในด้านการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียม ใน TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม การเข้ารหัสแบบ hot เป็นวิธีหนึ่งที่ใช้เพื่อแสดงข้อมูลเชิงหมวดหมู่ในรูปแบบที่สามารถประมวลผลได้อย่างง่ายดายด้วยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ใน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, ห้องสมุด TensorFlow Deep Learning, TFเรียนรู้
จะกำหนดค่าคลาวด์เชลล์ได้อย่างไร?
หากต้องการกำหนดค่า Cloud Shell ใน Google Cloud Platform (GCP) คุณต้องทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ Cloud Shell คือสภาพแวดล้อมเชลล์แบบโต้ตอบบนเว็บที่ให้สิทธิ์เข้าถึงเครื่องเสมือน (VM) ด้วยเครื่องมือและไลบรารีที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า ช่วยให้คุณจัดการทรัพยากร GCP และทำงานต่างๆ ได้โดยไม่จำเป็น
จะแยกความแตกต่างของ Google Cloud Console และ Google Cloud Platform ได้อย่างไร
Google Cloud Console และ Google Cloud Platform เป็นสององค์ประกอบที่แตกต่างกันภายในระบบนิเวศที่กว้างขึ้นของบริการ Google Cloud แม้ว่าจะมีความเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านั้นเพื่อนำทางและใช้งานสภาพแวดล้อม Google Cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Google Cloud Console หรือที่เรียกว่า GCP Console คือ
คุณลักษณะที่แสดงถึงข้อมูลควรอยู่ในรูปแบบตัวเลขและจัดอยู่ในคอลัมน์คุณลักษณะหรือไม่
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับโมเดลการฝึกอบรมในระบบคลาวด์ การแสดงข้อมูลมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของกระบวนการเรียนรู้ คุณลักษณะ ซึ่งเป็นคุณสมบัติหรือคุณลักษณะที่สามารถวัดได้แต่ละรายการ โดยทั่วไปจะจัดอยู่ในคอลัมน์คุณลักษณะ ในขณะที่มันเป็น
อัตราการเรียนรู้ในแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเท่าใด
อัตราการเรียนรู้เป็นพารามิเตอร์การปรับแต่งโมเดลที่สำคัญในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยจะกำหนดขนาดขั้นตอนในแต่ละขั้นตอนการฝึกซ้ำ โดยอิงตามข้อมูลที่ได้รับจากขั้นตอนการฝึกครั้งก่อน ด้วยการปรับอัตราการเรียนรู้ เราสามารถควบคุมอัตราที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมและ
ข้อมูลที่แนะนำโดยทั่วไปจะแบ่งระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลใกล้เคียงกัน 80% ถึง 20% ตามลำดับหรือไม่
การแบ่งแยกระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องตามปกติไม่ได้รับการแก้ไขและอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแนะนำให้จัดสรรข้อมูลส่วนสำคัญสำหรับการฝึกอบรม โดยทั่วไปประมาณ 70-80% และสำรองส่วนที่เหลือไว้สำหรับการประเมิน ซึ่งจะอยู่ที่ประมาณ 20-30% การแยกนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า
โซลูชันระบบคลาวด์ของ Google สามารถใช้เพื่อแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อการฝึกอบรมโมเดล ML ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หรือไม่
การฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ถือเป็นส่วนสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ Google นำเสนอโซลูชันพิเศษที่ช่วยให้สามารถแยกการประมวลผลออกจากที่เก็บข้อมูล ซึ่งช่วยให้กระบวนการฝึกอบรมมีประสิทธิภาพ โซลูชันเหล่านี้ เช่น Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด มอบกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนาขั้นสูง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เสนอการรับและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้นหรือไม่
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เป็นเครื่องมืออันทรงประสิทธิภาพที่ให้บริการโดย Google Cloud Platform (GCP) สำหรับการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในลักษณะกระจายและขนาน อย่างไรก็ตาม ไม่มีการได้มาและการกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจะไม่จัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกแบบจำลองเสร็จสิ้น ในคำตอบนี้เราจะ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด
เป็นไปได้ไหมที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยพลการโดยไม่มีอาการสะดุด
การฝึกโมเดล Machine Learning บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ถือเป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไปในด้านปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าขนาดของชุดข้อมูลอาจทำให้เกิดความท้าทายและปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม ให้เราหารือเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ตามอำเภอใจและ
เมื่อใช้ CMLE การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
เมื่อใช้ CMLE (Cloud Machine Learning Engine) เพื่อสร้างเวอร์ชัน จำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออก ข้อกำหนดนี้มีความสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ ซึ่งจะอธิบายโดยละเอียดในคำตอบนี้ ก่อนอื่น เรามาทำความเข้าใจความหมายของ "โมเดลที่ส่งออก" กันก่อน ในบริบทของ CMLE ซึ่งเป็นโมเดลที่ส่งออก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด