Šta je jedno vruće kodiranje?
Jedno vruće kodiranje je tehnika koja se često koristi u polju dubokog učenja, posebno u kontekstu mašinskog učenja i neuronskih mreža. U TensorFlow, popularnoj biblioteci dubokog učenja, jedno vruće kodiranje je metoda koja se koristi za predstavljanje kategoričkih podataka u formatu koji se lako može obraditi algoritmima strojnog učenja. U
Kako konfigurirati cloud shell?
Da biste konfigurirali Cloud Shell na Google Cloud Platformu (GCP), trebate slijediti nekoliko koraka. Cloud Shell je web-bazirano, interaktivno okruženje ljuske koje pruža pristup virtuelnoj mašini (VM) sa unapred instaliranim alatima i bibliotekama. Omogućava vam da upravljate svojim GCP resursima i obavljate različite zadatke bez potrebe
Kako razlikovati Google Cloud Console i Google Cloud Platformu?
Google Cloud Console i Google Cloud Platform su dvije različite komponente unutar šireg ekosistema Google Cloud usluga. Iako su usko povezani, važno je razumjeti razlike između njih kako biste se efikasno kretali i koristili Google Cloud okruženje. Google Cloud Console, također poznata kao GCP konzola, jeste
Trebaju li karakteristike koje predstavljaju podatke biti u numeričkom formatu i organizirane u kolone obilježja?
U području mašinskog učenja, posebno u kontekstu velikih podataka za modele obuke u oblaku, predstavljanje podataka igra ključnu ulogu u uspjehu procesa učenja. Karakteristike, koje su pojedinačna mjerljiva svojstva ili karakteristike podataka, obično su organizirane u kolone karakteristika. Dok jeste
Koja je stopa učenja u mašinskom učenju?
Brzina učenja je ključni parametar podešavanja modela u kontekstu mašinskog učenja. On određuje veličinu koraka u svakoj iteraciji koraka obuke, na osnovu informacija dobijenih iz prethodnog koraka obuke. Prilagođavanjem brzine učenja možemo kontrolirati brzinu kojom model uči iz podataka o obuci i
Da li je uobičajeno preporučena podjela podataka između obuke i evaluacije blizu 80% do 20% odgovarajuće?
Uobičajena podjela između obuke i evaluacije u modelima strojnog učenja nije fiksna i može varirati ovisno o različitim faktorima. Međutim, generalno se preporučuje da se značajan dio podataka dodijeli za obuku, obično oko 70-80%, a preostali dio rezerviše za evaluaciju, što bi bilo oko 20-30%. Ova podjela to osigurava
Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
Efikasna obuka modela mašinskog učenja sa velikim podacima je ključni aspekt u oblasti veštačke inteligencije. Google nudi specijalizirana rješenja koja omogućavaju odvajanje računarstva od skladišta, omogućavajući efikasne procese obuke. Ova rješenja, kao što su Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery i otvoreni skupovi podataka, pružaju sveobuhvatan okvir za napredak
Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) je moćan alat koji pruža Google Cloud Platform (GCP) za obuku modela mašinskog učenja na distribuiran i paralelan način. Međutim, on ne nudi automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa, niti se bavi gašenjem resursa nakon što je obuka modela završena. U ovom odgovoru hoćemo
Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
Obuka modela mašinskog učenja na velikim skupovima podataka je uobičajena praksa u oblasti veštačke inteligencije. Međutim, važno je napomenuti da veličina skupa podataka može predstavljati izazove i potencijalne probleme tokom procesa obuke. Hajde da razmotrimo mogućnost obuke modela mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka i
Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
Kada koristite CMLE (Cloud Machine Learning Engine) za kreiranje verzije, potrebno je navesti izvor izvezenog modela. Ovaj zahtjev je važan iz više razloga, koji će biti detaljno objašnjeni u ovom odgovoru. Prvo, hajde da shvatimo šta se podrazumeva pod "izvezenim modelom". U kontekstu CMLE-a, izvezeni model