TensorBoard คืออะไร?
TensorBoard เป็นเครื่องมือแสดงภาพอันทรงพลังในด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่มักเกี่ยวข้องกับ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สของ Google ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจ แก้ไขจุดบกพร่อง และเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วยการจัดหาชุดเครื่องมือแสดงภาพ TensorBoard ช่วยให้ผู้ใช้เห็นภาพแง่มุมต่างๆ ของตนได้
TensorFlow คืออะไร?
TensorFlow เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านปัญญาประดิษฐ์ ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ TensorFlow เป็นที่รู้จักเป็นพิเศษในด้านความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และความสะดวกในการใช้งาน ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับทั้งสอง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, การคาดการณ์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ในระดับ
ลักษณนามคืออะไร?
ตัวแยกประเภทในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องคือแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนให้ทำนายหมวดหมู่หรือคลาสของจุดข้อมูลอินพุตที่กำหนด เป็นแนวคิดพื้นฐานในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยที่อัลกอริทึมจะเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ เพื่อทำการคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็น ตัวแยกประเภทถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการใช้งานต่างๆ
เราจะเริ่มสร้างโมเดล AI ใน Google Cloud เพื่อการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้างได้อย่างไร
เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของการสร้างแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยใช้ Google Cloud Machine Learning สำหรับการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้าง เราจะต้องปฏิบัติตามแนวทางที่มีโครงสร้างซึ่งครอบคลุมขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง การทำความคุ้นเคยกับบริการ AI ของ Google Cloud การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา การจัดเตรียมและ
จะโหลดชุดข้อมูล TensorFlow ใน Google Colaboratory ได้อย่างไร
หากต้องการโหลดชุดข้อมูล TensorFlow ใน Google Colaboratory โปรดทำตามขั้นตอนที่แสดงด้านล่าง ชุดข้อมูล TensorFlow คือชุดชุดข้อมูลที่พร้อมใช้งานกับ TensorFlow มีชุดข้อมูลที่หลากหลาย ทำให้สะดวกสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง Google Colaboratory หรือที่รู้จักในชื่อ Colab เป็นบริการคลาวด์ฟรีที่ Google ให้บริการ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, ตัวประมาณธรรมดาและเรียบง่าย
ความสามารถในการค้นหาขั้นสูงถือเป็นกรณีการใช้งานของ Machine Learning หรือไม่
ความสามารถในการค้นหาขั้นสูงถือเป็นกรณีการใช้งานที่โดดเด่นของ Machine Learning (ML) อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลเพื่อคาดการณ์หรือตัดสินใจโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ในบริบทของความสามารถในการค้นหาขั้นสูง แมชชีนเลิร์นนิงสามารถปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาได้อย่างมากโดยให้ความเกี่ยวข้องและแม่นยำมากขึ้น
ขนาดแบทช์ ยุค และชุดข้อมูลมีขนาดไฮเปอร์พารามิเตอร์ทั้งหมดหรือไม่
ขนาดแบทช์ ยุค และขนาดชุดข้อมูลเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่อง และมักเรียกกันว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้ เราจะมาเจาะลึกแต่ละคำศัพท์ทีละคำ ขนาดแบทช์: ขนาดแบทช์คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดจำนวนตัวอย่างที่ประมวลผลก่อนที่น้ำหนักของแบบจำลองจะได้รับการอัปเดตระหว่างการฝึก มันเล่น
TensorBoard สามารถใช้ออนไลน์ได้หรือไม่
ได้ คุณสามารถใช้ TensorBoard ออนไลน์เพื่อแสดงโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นภาพได้ TensorBoard เป็นเครื่องมือแสดงภาพอันทรงพลังที่มาพร้อมกับ TensorFlow ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สยอดนิยมที่พัฒนาโดย Google ช่วยให้คุณสามารถติดตามและแสดงภาพแง่มุมต่างๆ ของโมเดล Machine Learning ของคุณ เช่น กราฟโมเดล เมตริกการฝึก และการฝัง โดยการแสดงภาพสิ่งเหล่านี้
เราจะหาชุดข้อมูล Iris ที่ใช้ในตัวอย่างได้ที่ไหน
หากต้องการค้นหาชุดข้อมูล Iris ที่ใช้ในตัวอย่าง เราสามารถเข้าถึงได้ผ่าน UCI Machine Learning Repository ชุดข้อมูล Iris เป็นชุดข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปในด้านการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานจำแนกประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบททางการศึกษา เนื่องจากความเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพในการสาธิตอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เครื่อง UCI
โมเดลที่ไม่ได้รับการดูแลจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมแม้ว่าจะไม่มีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหรือไม่
โมเดลที่ไม่มีผู้ดูแลในแมชชีนเลิร์นนิงไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม เนื่องจากมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลโดยไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แม้ว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะไม่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ แต่โมเดลยังคงต้องผ่านกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล