Sınıflandırıcı nedir?
Makine öğrenimi bağlamındaki bir sınıflandırıcı, belirli bir giriş veri noktasının kategorisini veya sınıfını tahmin etmek için eğitilmiş bir modeldir. Algoritmanın etiketli eğitim verilerinden öğrenerek görünmeyen veriler üzerinde tahminler yaptığı, denetimli öğrenmede temel bir kavramdır. Sınıflandırıcılar çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
TensorBoard çevrimiçi olarak kullanılabilir mi?
Evet, makine öğrenimi modellerini görselleştirmek için TensorBoard çevrimiçi olarak kullanılabilir. TensorBoard, Google tarafından geliştirilen popüler bir açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesi olan TensorFlow ile birlikte gelen güçlü bir görselleştirme aracıdır. Model grafikleri, eğitim metrikleri ve yerleştirmeler gibi makine öğrenimi modellerinizin çeşitli yönlerini izlemenize ve görselleştirmenize olanak tanır. Bunları görselleştirerek
Eğitimde kaç makinenin kullanılacağını tanımlamak için dağıtılmış bir ML modeli eğitimi kullanırken CMLE modeli dağıtımı için yapılandırma dosyasından faydalanılabilir mi?
Google Cloud AI Platform'da dağıtılmış makine öğrenimi (ML) modeli eğitimini kullanırken, eğitimde kullanılan makinelerin sayısını tanımlamak için CMLE (Bulut Makine Öğrenimi Motoru) model dağıtımına yönelik yapılandırma dosyasından gerçekten yararlanabilirsiniz. Ancak kullanılacak makinelerin tipini doğrudan tanımlamak mümkün değildir. İçinde
TFX'teki İtici bileşeni için dağıtım hedefleri nelerdir?
TensorFlow Extended'daki (TFX) Pusher bileşeni, eğitimli modellerin çeşitli hedef ortamlara dağıtımını yöneten TFX ardışık düzeninin temel bir parçasıdır. TFX'teki Pusher bileşeni için dağıtım hedefleri, çeşitli ve esnek olup, kullanıcıların modellerini kendi özel gereksinimlerine göre farklı platformlara dağıtmalarına olanak tanır. Bunda
BLEU puanı, AutoML Translation ile eğitilmiş özel bir çeviri modelinin performansını değerlendirmek için nasıl kullanılabilir?
BLEU puanı, makine çevirisi modellerinin performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir ölçüdür. Makine tarafından oluşturulan bir çeviri ile bir veya daha fazla referans çevirisi arasındaki benzerliği ölçer. AutoML Translation ile eğitilmiş özel bir çeviri modeli bağlamında, BLEU puanı,
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Google Cloud AI Platformu, AutoML Çevirisi, Sınav incelemesi
AutoML Translation ile özel bir çeviri modeli oluşturmanın içerdiği adımlar nelerdir?
AutoML Translation ile özel bir çeviri modeli oluşturmak, kullanıcıların kendi çeviri ihtiyaçlarına göre özel olarak hazırlanmış bir modeli eğitmelerini sağlayan bir dizi adımı içerir. AutoML Translation, yüksek kaliteli çeviri modelleri oluşturma sürecini otomatikleştirmek için makine öğrenimi tekniklerinden yararlanan, Google Cloud AI Platform tarafından sağlanan güçlü bir araçtır. Bu cevapta,
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Google Cloud AI Platformu, AutoML Çevirisi, Sınav incelemesi
Çeviri API'sindeki Gelişmiş Sözlük özelliğinin amacı nedir?
Google Cloud AI Platform'un Çeviri API'sindeki Gelişmiş Sözlük özelliği, makine çevirisi çıktılarının doğruluğunu ve kalitesini artırmada çok önemli bir amaca hizmet eder. Bu özellik, kullanıcıların kendi alanlarına veya sektörlerine özgü özel bir terimler sözlüğü sağlamasına olanak tanıyarak çeviri modelinin bu terimleri daha iyi anlamasına ve tercüme etmesine olanak tanır.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Google Cloud AI Platformu, Çeviri API'si, Sınav incelemesi
Kalıcı bir diskte blok boyutu seçimi, farklı kullanım durumları için performansını nasıl etkiler?
Kalıcı bir diskte blok boyutu seçimi, üretken veri bilimi için Google Cloud Machine Learning (ML) ve Google Cloud AI Platform kullanılırken Yapay Zeka (AI) alanındaki farklı kullanım durumları için performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Blok boyutu, verilerin depolandığı sabit boyutlu parçaları ifade eder.
AI Platformu Eğitiminde AI Platform Optimizer ve HyperTune arasındaki fark nedir?
AI Platform Optimizer ve HyperTune, makine öğrenimi modellerinin eğitimini optimize etmek için Google Cloud AI Platform tarafından sunulan iki farklı özelliktir. Her ikisi de model performansını iyileştirmeyi amaçlarken, yaklaşımları ve işlevleri bakımından farklılık gösterirler. AI Platform Optimizer, en iyi parametre kümesini bulmak için hiperparametre alanını otomatik olarak araştıran bir özelliktir.
Pipelines Dashboard UI, ardışık düzenlerinizin ve çalıştırmalarınızın ilerlemesini yönetmek ve izlemek için kullanıcı dostu bir arabirimi nasıl sağlar?
Google Cloud AI Platform'daki Pipelines Dashboard UI, kullanıcılara ardışık düzenlerinin ve çalıştırmalarının ilerlemesini yönetmek ve izlemek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Bu arayüz, AI Platform Pipelines ile çalışma sürecini basitleştirmek ve kullanıcıların makine öğrenimi iş akışlarını verimli bir şekilde izlemesini ve kontrol etmesini sağlamak için tasarlanmıştır. Biri