கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பயிற்சி மாதிரிகள், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்துவதற்கும் கணிப்புகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கும் பல்வேறு அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. அத்தகைய வழிமுறைகளில் ஒன்று கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் ஆகும். கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் என்பது பல பலவீனமான கற்பவர்களை ஒருங்கிணைக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த குழும கற்றல் முறையாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், ஆட்டோஎம்எல் விஷன் - பகுதி 2
ஈஜர் பயன்முறை முடக்கப்பட்ட நிலையில் வழக்கமான டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக ஈகர் பயன்முறையைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் தீமைகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஈஜர் பயன்முறை என்பது ஒரு நிரலாக்க இடைமுகமாகும், இது செயல்களை உடனடியாக செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது குறியீட்டை பிழைத்திருத்த மற்றும் புரிந்துகொள்வதை எளிதாக்குகிறது. இருப்பினும், ஈகர் பயன்முறையை முடக்கிய வழக்கமான டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒப்பிடும்போது ஈகர் பயன்முறையைப் பயன்படுத்துவதில் பல தீமைகள் உள்ளன. இந்த பதிலில், இந்த குறைபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம். முக்கிய ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், டென்சர்ஃப்ளோ ஈஜர் பயன்முறை
டென்சர்ஃப்ளோவை நேரடியாகப் பயன்படுத்துவதை விட முதலில் கெராஸ் மாடலைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் போது, Keras மற்றும் TensorFlow இரண்டும் பிரபலமான கட்டமைப்புகள் ஆகும், அவை பலவிதமான செயல்பாடுகள் மற்றும் திறன்களை வழங்குகின்றன. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான நூலகமாக இருந்தாலும், கெராஸ் உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. சில சந்தர்ப்பங்களில், அது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், மதிப்பீட்டாளர்களுடன் கெராஸை அளவிடுகிறது
BigQuery ML இல் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி கணிப்புகளைச் செய்யப் பயன்படுத்தப்படும் செயல்பாடு என்ன?
BigQuery ML இல் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி கணிப்புகளைச் செய்யப் பயன்படுத்தப்படும் செயல்பாடு `ML.PREDICT` என அழைக்கப்படுகிறது. BigQuery ML என்பது Google Cloud Platform வழங்கும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது நிலையான SQL ஐப் பயன்படுத்தி இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. `ML.PREDICT` செயல்பாட்டின் மூலம், பயனர்கள் தங்களுக்குப் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை புதிய தரவுகளுக்குப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் கணிப்புகளை உருவாக்கலாம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், BigQuery ML - நிலையான SQL உடன் இயந்திர கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
BigQuery ML இல் ஒரு மாடலின் பயிற்சி புள்ளிவிவரங்களை நீங்கள் எவ்வாறு சரிபார்க்கலாம்?
BigQuery ML இல் உள்ள ஒரு மாதிரியின் பயிற்சிப் புள்ளிவிவரங்களைச் சரிபார்க்க, இயங்குதளம் வழங்கும் உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் மற்றும் காட்சிகளைப் பயன்படுத்தலாம். BigQuery ML என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது பயனர்கள் நிலையான SQL ஐப் பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றல் பணிகளைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது, இது தரவு ஆய்வாளர்கள் மற்றும் விஞ்ஞானிகளுக்கு அணுகக்கூடியதாகவும் பயனர்-நட்பாகவும் ஆக்குகிறது. நீங்கள் பயிற்சி பெற்றவுடன் ஏ
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், BigQuery ML - நிலையான SQL உடன் இயந்திர கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
BigQuery ML இல் உருவாக்க மாதிரி அறிக்கையின் நோக்கம் என்ன?
BigQuery ML இல் CREATE MODEL அறிக்கையின் நோக்கம் Google Cloud இன் BigQuery இயங்குதளத்தில் நிலையான SQL ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குவதாகும். சிக்கலான குறியீட்டு முறை அல்லது வெளிப்புறக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தாமல் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கவும் பயன்படுத்தவும் இந்த அறிக்கை பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. CREATE MODEL அறிக்கையைப் பயன்படுத்தும் போது, பயனர்கள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், BigQuery ML - நிலையான SQL உடன் இயந்திர கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
BigQuery ML ஐ எவ்வாறு அணுகுவது?
BigQuery ML ஐ அணுக, உங்கள் Google Cloud திட்டத்தை அமைப்பது, தேவையான APIகளை இயக்குதல், BigQuery தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குதல் மற்றும் இறுதியாக, இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் மதிப்பீடு செய்வதற்கும் SQL வினவல்களைச் செயல்படுத்துவதை உள்ளடக்கிய தொடர்ச்சியான படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். முதலில், நீங்கள் Google Cloud திட்டத்தை உருவாக்க வேண்டும் அல்லது ஏற்கனவே உள்ள ஒன்றைப் பயன்படுத்த வேண்டும். இது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், BigQuery ML - நிலையான SQL உடன் இயந்திர கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
BigQuery ML ஆல் ஆதரிக்கப்படும் மூன்று வகையான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் யாவை?
BigQuery ML என்பது Google Cloud வழங்கும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது BigQuery இல் நிலையான SQL ஐப் பயன்படுத்தி இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த பயனர்களுக்கு உதவுகிறது. இது BigQuery சூழலில் இயந்திர கற்றல் திறன்களின் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பை வழங்குகிறது, தரவு இயக்கம் அல்லது சிக்கலான தரவு முன் செயலாக்கத்தின் தேவையை நீக்குகிறது. BigQuery ML உடன் பணிபுரியும் போது, உள்ளன
பயிற்சி பெற்ற மாடல்களை எளிதாகப் பகிர்தல் மற்றும் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றை Kubeflow எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது?
Kubeflow, ஒரு திறந்த மூல தளம், கொள்கலன் செய்யப்பட்ட பயன்பாடுகளை நிர்வகிப்பதற்கான Kubernetes இன் ஆற்றலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் தடையற்ற பகிர்வு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை எளிதாக்குகிறது. Kubeflow மூலம், பயனர்கள் தங்கள் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை, தேவையான சார்புகளுடன், கொள்கலன்களில் எளிதாக தொகுக்கலாம். இந்த கொள்கலன்கள் பின்னர் பகிரப்பட்டு வெவ்வேறு சூழல்களில் வரிசைப்படுத்தப்பட்டு, வசதியாக இருக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், குபேஃப்ளோ - குபெர்னெட்டஸில் இயந்திர கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
Google Kubernetes Engine (GKE) இல் Kubeflow ஐ நிறுவுவதன் நன்மைகள் என்ன?
Google Kubernetes Engine (GKE) இல் Kubeflow ஐ நிறுவுவது இயந்திர கற்றல் துறையில் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. Kubeflow என்பது Kubernetes இன் மேல் கட்டப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல தளமாகும், இது இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளை இயக்குவதற்கு அளவிடக்கூடிய மற்றும் சிறிய சூழலை வழங்குகிறது. GKE, மறுபுறம், Google Cloud ஆல் நிர்வகிக்கப்படும் குபெர்னெட்ஸ் சேவையாகும், இது வரிசைப்படுத்தலை எளிதாக்குகிறது.