Was ist eine Hot-Kodierung?
Eine Hot-Encoding-Technik ist eine Technik, die häufig im Bereich Deep Learning eingesetzt wird, insbesondere im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und neuronalen Netzen. In TensorFlow, einer beliebten Deep-Learning-Bibliothek, ist eine Hot-Codierung eine Methode zur Darstellung kategorialer Daten in einem Format, das von Algorithmen für maschinelles Lernen problemlos verarbeitet werden kann. In
Wie konfiguriere ich eine Cloud-Shell?
Um eine Cloud Shell in der Google Cloud Platform (GCP) zu konfigurieren, müssen Sie einige Schritte ausführen. Cloud Shell ist eine webbasierte, interaktive Shell-Umgebung, die Zugriff auf eine virtuelle Maschine (VM) mit vorinstallierten Tools und Bibliotheken bietet. Damit können Sie Ihre GCP-Ressourcen verwalten und verschiedene Aufgaben ausführen, ohne dass dies erforderlich ist
- Veröffentlicht in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud-Plattform, Erste Schritte mit GCP, Wolkenhülle
Wie unterscheidet man Google Cloud Console und Google Cloud Platform?
Die Google Cloud Console und die Google Cloud Platform sind zwei unterschiedliche Komponenten innerhalb des umfassenderen Ökosystems der Google Cloud-Dienste. Obwohl sie eng miteinander verbunden sind, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen, um sich effektiv in der Google Cloud-Umgebung zurechtzufinden und sie zu nutzen. Die Google Cloud Console, auch GCP Console genannt, ist
- Veröffentlicht in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud-Plattform, Einführungen, GCP-Konsolentour
Sollten Features, die Daten darstellen, in einem numerischen Format vorliegen und in Feature-Spalten organisiert sein?
Im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Kontext von Big Data zum Trainieren von Modellen in der Cloud, spielt die Darstellung von Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg des Lernprozesses. Features, bei denen es sich um die einzelnen messbaren Eigenschaften oder Merkmale der Daten handelt, werden normalerweise in Feature-Spalten organisiert. Während es so ist
Wie hoch ist die Lernrate beim maschinellen Lernen?
Die Lernrate ist ein entscheidender Modelloptimierungsparameter im Kontext des maschinellen Lernens. Es bestimmt die Schrittgröße bei jeder Trainingsschrittiteration basierend auf den Informationen, die aus dem vorherigen Trainingsschritt erhalten wurden. Durch Anpassen der Lernrate können wir die Geschwindigkeit steuern, mit der das Modell aus den Trainingsdaten lernt und
Liegt die normalerweise empfohlene Datenaufteilung zwischen Training und Evaluierung entsprechend bei etwa 80 % bis 20 %?
Die übliche Aufteilung zwischen Training und Evaluierung in Modellen des maschinellen Lernens ist nicht festgelegt und kann je nach verschiedenen Faktoren variieren. Im Allgemeinen wird jedoch empfohlen, einen erheblichen Teil der Daten, typischerweise etwa 70–80 %, für das Training bereitzustellen und den verbleibenden Teil, der etwa 20–30 % betragen würde, für die Auswertung aufzubewahren. Diese Aufteilung sorgt dafür
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Weitere Schritte im maschinellen Lernen, Big Data für Trainingsmodelle in der Cloud
Können Google-Cloud-Lösungen verwendet werden, um die Datenverarbeitung vom Speicher zu entkoppeln und so das ML-Modell mit Big Data effizienter zu trainieren?
Das effiziente Training von Machine-Learning-Modellen mit Big Data ist ein entscheidender Aspekt im Bereich der künstlichen Intelligenz. Google bietet spezielle Lösungen an, die die Entkopplung von Rechenleistung und Speicher ermöglichen und so effiziente Schulungsprozesse ermöglichen. Diese Lösungen wie Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery und offene Datensätze bieten einen umfassenden Rahmen für den Fortschritt
Bietet die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) eine automatische Ressourcenerfassung und -konfiguration und verwaltet das Herunterfahren von Ressourcen nach Abschluss des Modelltrainings?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ist ein leistungsstarkes Tool der Google Cloud Platform (GCP) zum verteilten und parallelen Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen. Es bietet jedoch keine automatische Ressourcenbeschaffung und -konfiguration und verwaltet auch nicht das Herunterfahren von Ressourcen nach Abschluss des Modelltrainings. In dieser Antwort werden wir es tun
Ist es möglich, Modelle für maschinelles Lernen auf beliebig großen Datensätzen ohne Probleme zu trainieren?
Das Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen anhand großer Datenmengen ist eine gängige Praxis im Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Größe des Datensatzes während des Trainingsprozesses zu Herausforderungen und potenziellen Problemen führen kann. Lassen Sie uns die Möglichkeit diskutieren, Modelle für maschinelles Lernen auf beliebig großen Datensätzen zu trainieren
Erfordert die Erstellung einer Version bei der Verwendung von CMLE die Angabe einer Quelle eines exportierten Modells?
Wenn Sie CMLE (Cloud Machine Learning Engine) zum Erstellen einer Version verwenden, ist es notwendig, eine Quelle eines exportierten Modells anzugeben. Diese Anforderung ist aus mehreren Gründen wichtig, die in dieser Antwort ausführlich erläutert werden. Lassen Sie uns zunächst verstehen, was mit „exportiertes Modell“ gemeint ist. Im Kontext von CMLE ein exportiertes Modell