Kako se može početi praviti AI modele u Google Cloud-u za predviđanja bez servera u velikom obimu?
Da biste krenuli na put stvaranja modela umjetne inteligencije (AI) koristeći Google Cloud Machine Learning za predviđanja bez servera u velikom obimu, morate slijediti strukturirani pristup koji uključuje nekoliko ključnih koraka. Ovi koraci uključuju razumijevanje osnova mašinskog učenja, upoznavanje sa AI uslugama Google Clouda, postavljanje razvojnog okruženja, pripremu i
Kako izgraditi model u Google Cloud Machine Learning?
Da biste izgradili model u Google Cloud Machine Learning Engineu, trebate slijediti strukturirani tok rada koji uključuje različite komponente. Ove komponente uključuju pripremu vaših podataka, definiranje vašeg modela i obuku. Istražimo svaki korak detaljnije. 1. Priprema podataka: Prije kreiranja modela, ključno je pripremiti svoj
Zašto je evaluacija 80% za obuku i 20% za evaluaciju, a ne suprotno?
Dodjela 80% težine treningu i 20% težine evaluaciji u kontekstu mašinskog učenja je strateška odluka zasnovana na nekoliko faktora. Ova distribucija ima za cilj da uspostavi ravnotežu između optimizacije procesa učenja i osiguravanja tačne evaluacije performansi modela. U ovom odgovoru ćemo se pozabaviti razlozima
Koji su koraci uključeni u obuku i predviđanje sa TensorFlow.js modelima?
Obuka i predviđanje sa TensorFlow.js modelima uključuje nekoliko koraka koji omogućavaju razvoj i primenu modela dubokog učenja u pretraživaču. Ovaj proces obuhvata pripremu podataka, kreiranje modela, obuku i predviđanje. U ovom odgovoru ćemo detaljno istražiti svaki od ovih koraka, pružajući sveobuhvatno objašnjenje procesa. 1. Priprema podataka: The
Kako popunjavamo rječnike za skupove vozova i testova?
Da bismo popunili rečnike za skupove za obuku i testove u kontekstu primene sopstvenog algoritma K najbližih suseda (KNN) u mašinskom učenju koristeći Python, moramo slediti sistematski pristup. Ovaj proces uključuje pretvaranje naših podataka u odgovarajući format koji može koristiti KNN algoritam. Prvo, hajde da razumemo
Koji je proces dodavanja predviđanja na kraju skupa podataka za regresijsko predviđanje?
Proces dodavanja predviđanja na kraju skupa podataka za regresijsko predviđanje uključuje nekoliko koraka koji imaju za cilj generiranje tačnih predviđanja na osnovu historijskih podataka. Regresijsko predviđanje je tehnika unutar mašinskog učenja koja nam omogućava da predvidimo kontinuirane vrijednosti na osnovu odnosa između nezavisnih i zavisnih varijabli. U ovom kontekstu, mi
Zašto je priprema skupa podataka na pravi način važna za efikasnu obuku modela mašinskog učenja?
Pravilna priprema skupa podataka je od najveće važnosti za efikasnu obuku modela mašinskog učenja. Dobro pripremljen skup podataka osigurava da modeli mogu efikasno učiti i praviti tačna predviđanja. Ovaj proces uključuje nekoliko ključnih koraka, uključujući prikupljanje podataka, čišćenje podataka, prethodnu obradu podataka i povećanje podataka. Prvo, prikupljanje podataka je ključno jer predstavlja osnovu
Koji su koraci uključeni u izgradnju modela neuronsko strukturiranog učenja za klasifikaciju dokumenata?
Izgradnja modela neuronskog strukturiranog učenja (NSL) za klasifikaciju dokumenata uključuje nekoliko koraka, od kojih je svaki ključan u izgradnji robusnog i preciznog modela. U ovom objašnjenju ući ćemo u detaljan proces izgradnje takvog modela, pružajući sveobuhvatno razumijevanje svakog koraka. Korak 1: Priprema podataka Prvi korak je prikupljanje i
Kako korisnici mogu uvesti svoje podatke o obuci u AutoML tabele?
Za uvoz podataka obuke u AutoML Tables, korisnici mogu slijediti niz koraka koji uključuju pripremu podataka, kreiranje skupa podataka i učitavanje podataka u uslugu AutoML Tables. AutoML Tables je usluga mašinskog učenja koju pruža Google Cloud koja omogućava korisnicima da kreiraju i implementiraju prilagođene modele mašinskog učenja bez
Koji su koraci uključeni u pripremu naših podataka za obuku modela mašinskog učenja koristeći Pandas biblioteku?
U području mašinskog učenja, priprema podataka igra ključnu ulogu u uspjehu obuke modela. Kada koristite Pandas biblioteku, postoji nekoliko koraka koji su uključeni u pripremu podataka za obuku modela mašinskog učenja. Ovi koraci uključuju učitavanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i podjelu podataka. Prvi korak u
- 1
- 2