Etiketli veri nedir?
Yapay Zeka (AI) bağlamında ve özellikle Google Cloud Makine Öğrenimi alanında etiketlenmiş veriler, belirli etiketler veya kategorilerle açıklama eklenmiş veya işaretlenmiş bir veri kümesini ifade eder. Bu etiketler, makine öğrenimi algoritmalarının eğitimi için temel gerçek veya referans görevi görür. Veri noktalarını kendileriyle ilişkilendirerek
Çıkarım, tahminden ziyade model eğitiminin bir parçası mı?
Makine öğrenimi alanında, özellikle Google Cloud Makine Öğrenimi bağlamında, "Çıkarım, tahminden ziyade model eğitiminin bir parçasıdır" ifadesi tamamen doğru değildir. Çıkarım ve tahmin, makine öğrenimi hattındaki farklı aşamalardır; her biri farklı bir amaca hizmet eder ve sürecin farklı noktalarında gerçekleşir.
Bir eğitim işini göndermek için "gcloud ml-engine jobs submit training" komutu doğru bir komut mudur?
"gcloud ml-engine jobs submit training" komutu, Google Cloud Machine Learning'de bir eğitim işi göndermek için gerçekten doğru bir komuttur. Bu komut, Google Cloud SDK'nın (Yazılım Geliştirme Kiti) bir parçasıdır ve özellikle Google Cloud tarafından sağlanan makine öğrenimi hizmetleriyle etkileşim kurmak üzere tasarlanmıştır. Bu komutu çalıştırırken ihtiyacınız var
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde Uzmanlık, Tensör İşleme Birimleri - tarihçe ve donanım
Makine öğrenimi platformlarının kullanımı ücretsiz midir?
Makine öğrenimi platformlarının fiyatlandırma modelleri farklılık gösterebilmektedir. Bazı makine öğrenimi platformları belirli özelliklere ücretsiz erişim veya sınırlı kullanım sunarken, diğerleri hizmetlerine tam erişim için ödeme gerektirebilir. Google Cloud Makine Öğrenimi söz konusu olduğunda, spesifikasyona bağlı olarak hem ücretsiz hem de ücretli seçenekler mevcuttur.
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.
Eğitilmiş bir modelde ince ayar yapmanın amacı nedir?
Eğitilmiş bir modelde ince ayar yapmak, Yapay Zeka alanında, özellikle Google Cloud Machine Learning bağlamında çok önemli bir adımdır. Önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir göreve veya veri kümesine uyarlama amacına hizmet eder, böylece performansını artırır ve gerçek dünya uygulamaları için daha uygun hale getirir. Bu süreç,
Google Cloud Machine Learning'de TensorFlow'un Estimator Framework'ünü kullanarak bir doğrusal sınıflandırıcıyı nasıl oluştururuz?
Google Cloud Machine Learning'de TensorFlow'un Estimator Framework'ünü kullanarak doğrusal bir sınıflandırıcı oluşturmak için veri hazırlama, model tanımlama, eğitim, değerlendirme ve tahmin içeren adım adım bir süreci takip edebilirsiniz. Bu kapsamlı açıklama, olgusal bilgiye dayalı didaktik bir değer sağlayarak, bu adımların her birinde size rehberlik edecektir. 1. Veri Hazırlama: Oluşturmadan önce
Google Cloud Machine Learning Engine'in tahmin hizmetinin kullanılmasıyla ilgili adımlar nelerdir?
Google Cloud Machine Learning Engine'in tahmin hizmetini kullanma süreci, kullanıcıların geniş ölçekte tahminler yapmak için makine öğrenimi modellerini dağıtmasına ve kullanmasına olanak tanıyan birkaç adımı içerir. Google Cloud AI platformunun bir parçası olan bu hizmet, eğitilen modellerde tahminler çalıştırmak için sunucusuz bir çözüm sunarak kullanıcıların