อัลกอริธึมการไล่ระดับสีเร่งคืออะไร?
โมเดลการฝึกอบรมในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในบริบทของ Google Cloud Machine Learning เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์ อัลกอริธึมหนึ่งคืออัลกอริธึมการไล่ระดับสี Gradient Boosting เป็นวิธีการเรียนรู้แบบวงดนตรีอันทรงพลังที่รวมผู้เรียนที่อ่อนแอหลายคน เช่น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 2
อะไรคือข้อเสียของการใช้โหมด Eager แทนที่จะเป็น TensorFlow ปกติโดยที่ปิดใช้งานโหมด Eager
โหมด Eager ใน TensorFlow เป็นอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมที่ช่วยให้ดำเนินการได้ทันที ทำให้แก้ไขจุดบกพร่องและทำความเข้าใจโค้ดได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม การใช้โหมด Eager มีข้อเสียหลายประการเมื่อเทียบกับ TensorFlow ปกติที่ปิดใช้งานโหมด Eager ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจข้อเสียเหล่านี้โดยละเอียด หนึ่งในหลัก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, โหมด TensorFlow Eager
ข้อดีของการใช้โมเดล Keras ก่อนแล้วจึงแปลงเป็นตัวประมาณค่า TensorFlow แทนที่จะใช้ TensorFlow โดยตรง
เมื่อพูดถึงการพัฒนาโมเดล Machine Learning ทั้ง Keras และ TensorFlow ต่างก็เป็นเฟรมเวิร์กยอดนิยมที่มีฟังก์ชันและความสามารถที่หลากหลาย แม้ว่า TensorFlow จะเป็นไลบรารีที่ทรงพลังและยืดหยุ่นสำหรับการสร้างและฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก แต่ Keras ก็มอบ API ระดับที่สูงกว่าซึ่งทำให้กระบวนการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมง่ายขึ้น ในบางกรณีนั้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การขยาย Keras ด้วยตัวประมาณค่า
ฟังก์ชันใดที่ใช้ในการคาดการณ์โดยใช้โมเดลใน BigQuery ML
ฟังก์ชันที่ใช้ในการคาดการณ์โดยใช้โมเดลใน BigQuery ML เรียกว่า "ML.PREDICT" BigQuery ML เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพจาก Google Cloud Platform ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ SQL มาตรฐาน ด้วยฟังก์ชัน `ML.PREDICT` ผู้ใช้สามารถใช้โมเดลที่ฝึกฝนกับข้อมูลใหม่และสร้างการคาดคะเนได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, BigQuery ML - การเรียนรู้ของเครื่องด้วย SQL มาตรฐาน, ทบทวนข้อสอบ
คุณจะตรวจสอบสถิติการฝึกอบรมของโมเดลใน BigQuery ML ได้อย่างไร
หากต้องการตรวจสอบสถิติการฝึกของโมเดลใน BigQuery ML คุณสามารถใช้ฟังก์ชันและมุมมองในตัวที่แพลตฟอร์มมีให้ BigQuery ML เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ SQL มาตรฐาน ทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์สามารถเข้าถึงได้และเป็นมิตรต่อผู้ใช้ เมื่อคุณได้ฝึกก
จุดประสงค์ของคำสั่งสร้างโมเดลใน BigQuery ML คืออะไร
วัตถุประสงค์ของคำสั่ง CREATE MODEL ใน BigQuery ML คือการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ SQL มาตรฐานในแพลตฟอร์ม BigQuery ของ Google Cloud คำสั่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถฝึกและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ต้องใช้การเข้ารหัสที่ซับซ้อนหรือใช้เครื่องมือภายนอก เมื่อใช้คำสั่ง CREATE MODEL ผู้ใช้
คุณจะเข้าถึง BigQuery ML ได้อย่างไร
หากต้องการเข้าถึง BigQuery ML คุณต้องทำตามขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการตั้งค่าโปรเจ็กต์ Google Cloud, เปิดใช้ API ที่จำเป็น, สร้างชุดข้อมูล BigQuery และสุดท้าย ดำเนินการค้นหา SQL เพื่อฝึกและประเมินโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ก่อนอื่น คุณต้องสร้างโครงการ Google Cloud หรือใช้โครงการที่มีอยู่ นี้
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง XNUMX ประเภทใดบ้างที่ BigQuery ML รองรับ
BigQuery ML เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ SQL มาตรฐานใน BigQuery มีการผสานรวมความสามารถการเรียนรู้ของเครื่องอย่างราบรื่นภายในสภาพแวดล้อม BigQuery ทำให้ไม่จำเป็นต้องเคลื่อนย้ายข้อมูลหรือประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าที่ซับซ้อน เมื่อทำงานกับ BigQuery ML มี
Kubeflow เปิดใช้งานการแชร์และการปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างง่ายดายได้อย่างไร
Kubeflow ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส ช่วยอำนวยความสะดวกในการแบ่งปันและการปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างราบรื่น โดยใช้ประโยชน์จากพลังของ Kubernetes เพื่อจัดการแอปพลิเคชันคอนเทนเนอร์ ด้วย Kubeflow ผู้ใช้สามารถจัดแพคเกจโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) พร้อมกับการพึ่งพาที่จำเป็นลงในคอนเทนเนอร์ได้อย่างง่ายดาย คอนเทนเนอร์เหล่านี้สามารถแชร์และปรับใช้ในสภาพแวดล้อมต่างๆ ทำให้สะดวก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, Kubeflow - การเรียนรู้ของเครื่องบน Kubernetes, ทบทวนข้อสอบ
การติดตั้ง Kubeflow บน Google Kubernetes Engine (GKE) มีประโยชน์อย่างไร
การติดตั้ง Kubeflow บน Google Kubernetes Engine (GKE) ให้ประโยชน์มากมายในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง Kubeflow เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นบน Kubernetes ซึ่งมีสภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้และพกพาได้สำหรับการรันเวิร์กโหลดแมชชีนเลิร์นนิง ในทางกลับกัน GKE เป็นบริการ Kubernetes ที่มีการจัดการโดย Google Cloud ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการปรับใช้