สามารถใช้โมเดลมากกว่าหนึ่งโมเดลในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้หรือไม่
คำถามที่ว่าสามารถนำแบบจำลองมากกว่าหนึ่งแบบมาใช้ในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้หรือไม่นั้นมีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทเชิงปฏิบัติของการวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงและการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย การใช้แบบจำลองหลายแบบนั้นไม่เพียงแต่ทำได้จริงเท่านั้น แต่ยังเป็นแนวทางปฏิบัติที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางทั้งในการวิจัยและในอุตสาหกรรมอีกด้วย แนวทางนี้เกิดขึ้น
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถปรับอัลกอริทึมที่จะใช้ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ได้หรือไม่
การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) เป็นสาขาวิชาหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเมื่อเวลาผ่านไปโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจนสำหรับแต่ละงาน แง่มุมสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องจักรคือการเลือกอัลกอริทึม: การเลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่จะใช้สำหรับปัญหาหรือสถานการณ์เฉพาะ การเลือกนี้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
เส้นทางที่ง่ายที่สุดในการฝึกฝนและปรับใช้โมเดล AI เชิงทฤษฎีขั้นพื้นฐานที่สุดบนแพลตฟอร์ม Google AI โดยใช้ระดับทดลองใช้งาน/ฟรีโดยใช้คอนโซล GUI ทีละขั้นตอนสำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมคืออะไร?
หากต้องการเริ่มฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล AI ขั้นพื้นฐานโดยใช้ Google AI Platform ผ่าน GUI บนเว็บ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในฐานะผู้เริ่มต้นที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรม แนะนำให้ใช้ฟีเจอร์ Vertex AI Workbench และ AutoML ของ Google Cloud (ซึ่งปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของ Vertex AI) เครื่องมือเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโค้ด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, ตัวประมาณธรรมดาและเรียบง่าย
วิธีการฝึกฝนและปรับใช้โมเดล AI ง่าย ๆ ใน Google Cloud AI Platform ในทางปฏิบัติผ่านทางอินเทอร์เฟซ GUI ของคอนโซล GCP ในบทช่วยสอนทีละขั้นตอนได้อย่างไร
Google Cloud AI Platform นำเสนอสภาพแวดล้อมที่ครอบคลุมสำหรับการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระดับขนาดใหญ่ โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งของ Google Cloud การใช้ GUI ของ Google Cloud Console ช่วยให้ผู้ใช้จัดการเวิร์กโฟลว์สำหรับการพัฒนาโมเดลได้โดยไม่ต้องโต้ตอบกับเครื่องมือบรรทัดคำสั่งโดยตรง บทช่วยสอนทีละขั้นตอนด้านล่างนี้จะสาธิตวิธีการ
ขั้นตอนทีละขั้นตอนที่ง่ายที่สุดในการฝึกฝนการฝึกอบรมโมเดล AI แบบกระจายใน Google Cloud คืออะไร
การฝึกอบรมแบบกระจายเป็นเทคนิคขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งช่วยให้สามารถใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์หลายตัวเพื่อฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและในระดับที่มากขึ้น Google Cloud Platform (GCP) ให้การสนับสนุนที่มั่นคงสำหรับการฝึกอบรมโมเดลแบบกระจาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่าน AI Platform (Vertex AI), Compute Engine และ Kubernetes Engine พร้อมรองรับเฟรมเวิร์กยอดนิยม
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, กระจายการฝึกอบรมในระบบคลาวด์
โมเดลแรกที่สามารถใช้งานได้พร้อมข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์สำหรับการเริ่มต้นคืออะไร?
เมื่อเริ่มต้นการเดินทางในปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเน้นการฝึกอบรมแบบกระจายบนคลาวด์โดยใช้ Google Cloud Machine Learning ควรเริ่มต้นด้วยโมเดลพื้นฐานแล้วค่อย ๆ พัฒนาไปสู่รูปแบบการฝึกอบรมแบบกระจายขั้นสูงขึ้นทีละน้อย แนวทางแบบแบ่งขั้นตอนนี้ช่วยให้เข้าใจแนวคิดหลัก การพัฒนาทักษะในทางปฏิบัติได้อย่างครอบคลุม
อัลกอริทึมและการทำนายจะขึ้นอยู่กับอินพุตจากฝั่งมนุษย์หรือไม่
ความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตที่มนุษย์จัดเตรียมและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโดเมนของการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) มีความเชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง ปฏิสัมพันธ์นี้สะท้อนถึงหลักการพื้นฐานของการฝึก ประเมิน และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแพลตฟอร์ม เช่น Google Cloud Machine Learning เพื่อตอบคำถามนี้ จำเป็นต้องแยกแยะความแตกต่าง
ข้อกำหนดหลักและวิธีการที่ง่ายที่สุดในการสร้างโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร เราจะสร้างโมเดลดังกล่าวโดยใช้เครื่องมือที่มีอยู่ได้อย่างไร
การสร้างแบบจำลองภาษาธรรมชาติเกี่ยวข้องกับกระบวนการหลายขั้นตอนที่ผสมผสานทฤษฎีภาษาศาสตร์ วิธีการคำนวณ วิศวกรรมข้อมูล และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่องจักร ข้อกำหนด วิธีการ และเครื่องมือที่มีอยู่ในปัจจุบันมอบสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่นสำหรับการทดลองและการปรับใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งบนแพลตฟอร์มเช่น Google Cloud คำอธิบายต่อไปนี้จะกล่าวถึงข้อกำหนดหลัก วิธีการที่ง่ายที่สุดสำหรับภาษาธรรมชาติ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, การสร้างภาษาตามธรรมชาติ
การใช้เครื่องมือเหล่านี้ต้องสมัครสมาชิกรายเดือนหรือรายปีหรือไม่ หรือสามารถใช้งานได้ฟรีในระดับหนึ่งหรือไม่
เมื่อพิจารณาใช้เครื่องมือ Google Cloud Machine Learning โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับกระบวนการฝึกอบรมข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจรูปแบบการกำหนดราคา ค่าเผื่อการใช้งานฟรี และตัวเลือกการสนับสนุนที่เป็นไปได้สำหรับบุคคลที่มีรายได้จำกัด Google Cloud Platform (GCP) นำเสนอบริการต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับโมเดลการฝึกอบรมในระบบคลาวด์
ยุคในบริบทของพารามิเตอร์โมเดลการฝึกอบรมคืออะไร?
ในบริบทของพารามิเตอร์โมเดลการฝึกภายในการเรียนรู้ของเครื่อง ยุคคือแนวคิดพื้นฐานที่หมายถึงการผ่านข้อมูลชุดการฝึกทั้งหมดหนึ่งครั้ง ในระหว่างนี้ อัลกอริทึมการเรียนรู้จะประมวลผลตัวอย่างแต่ละตัวอย่างในชุดข้อมูลเพื่ออัปเดตพารามิเตอร์ของโมเดล กระบวนการนี้มีความสำคัญเพื่อให้โมเดลเรียนรู้จากพารามิเตอร์เหล่านั้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, ตัวประมาณธรรมดาและเรียบง่าย