Bir ML uygulaması geliştirirken ML'ye özgü hususlar nelerdir?
Bir makine öğrenimi (ML) uygulaması geliştirirken, dikkate alınması gereken makine öğrenimine özgü birkaç husus vardır. Bu hususlar, ML modelinin etkinliğini, verimliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Bu yanıtta, makine öğrenimi sırasında geliştiricilerin akılda tutması gereken makine öğrenimine özgü bazı önemli hususları tartışacağız.
TensorFlow Extended (TFX) çerçevesinin amacı nedir?
TensorFlow Extended (TFX) çerçevesinin amacı, üretimde makine öğrenimi (ML) modellerinin geliştirilmesi ve devreye alınması için kapsamlı ve ölçeklenebilir bir platform sağlamaktır. TFX, bir dizi araç ve en iyi uygulamalar sağlayarak, araştırmadan dağıtıma geçerken makine öğrenimi uygulayıcılarının karşılaştığı zorlukları ele almak için özel olarak tasarlanmıştır.
Grafik düzenlileştirilmiş bir model oluşturmanın içerdiği adımlar nelerdir?
Grafik düzenlileştirilmiş bir model oluşturmak, sentezlenmiş grafikler kullanarak bir makine öğrenimi modelini eğitmek için gerekli olan birkaç adımı içerir. Bu süreç, modelin performansını ve genelleştirme yeteneklerini geliştirmek için sinir ağlarının gücünü grafik düzenleme teknikleriyle birleştirir. Bu cevapta, kapsamlı bir açıklama sağlayarak her adımı ayrıntılı olarak tartışacağız.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow ile Nöral Yapılandırılmış Öğrenme, Sentezlenmiş grafiklerle eğitim, Sınav incelemesi
Makine öğrenimi modellerini eğitmek ve sunmak için Cloud ML Engine kullanmanın avantajları nelerdir?
Cloud ML Engine, makine öğrenimi (ML) modellerinin eğitimi ve sunulması için çeşitli avantajlar sunan, Google Cloud Platform (GCP) tarafından sağlanan güçlü bir araçtır. Kullanıcılar, Cloud ML Engine'in özelliklerinden yararlanarak makine öğrenimi oluşturma, eğitme ve dağıtma sürecini basitleştiren ölçeklenebilir ve yönetilen bir ortamdan yararlanabilir.
AI Platform Pipelines, makine öğrenimi sürecini kolaylaştırmak için önceden oluşturulmuş TFX bileşenlerinden nasıl yararlanır?
AI Platform Pipelines, Google Cloud tarafından sağlanan ve makine öğrenimi sürecini kolaylaştırmak için önceden oluşturulmuş TFX bileşenlerinden yararlanan güçlü bir araçtır. TensorFlow Extended'ın kısaltması olan TFX, üretime hazır makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için uçtan uca bir platformdur. Geliştiriciler ve veri bilimcileri, AI Platform Pipelines içindeki TFX bileşenlerini kullanarak basitleştirebilir ve
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Google Cloud AI Platformu, AI Platform Ardışık Düzenlerini Kurma, Sınav incelemesi
Kubeflow, eğitilmiş modellerin kolayca paylaşılmasını ve devreye alınmasını nasıl sağlar?
Açık kaynaklı bir platform olan Kubeflow, kapsayıcılı uygulamaları yönetmek için Kubernetes'in gücünden yararlanarak eğitimli modellerin sorunsuz paylaşımını ve devreye alınmasını kolaylaştırır. Kullanıcılar, Kubeflow ile makine öğrenimi (ML) modellerini gerekli bağımlılıklarla birlikte kapsayıcılara kolayca paketleyebilir. Bu kapsayıcılar daha sonra farklı ortamlarda paylaşılabilir ve dağıtılabilir, bu da onu uygun hale getirir.
Makine öğrenimi iş akışında yer alan yedi adım nelerdir?
Makine öğrenimi iş akışı, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine ve devreye alınmasına rehberlik eden yedi temel adımdan oluşur. Bu adımlar, modellerin doğruluğunu, verimliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Bu yanıtta, makine öğrenimi iş akışının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak bu adımların her birini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz. Adım
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
TensorFlow'da "export_savedmodel" işlevi ne yapar?
TensorFlow'daki "export_savedmodel" işlevi, eğitimli modelleri kolayca konuşlandırılabilen ve tahminlerde bulunmak için kullanılabilen bir biçimde dışa aktarmak için çok önemli bir araçtır. Bu işlev, kullanıcıların hem model mimarisi hem de öğrenilen parametreler dahil olmak üzere TensorFlow modellerini SavedModel adı verilen standartlaştırılmış bir biçimde kaydetmelerine olanak tanır. SavedModel formatı
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Geniş ölçekte sunucusuz tahminler, Sınav incelemesi
Makine öğrenimi ile çalışma sürecinde yer alan temel adımlar nelerdir?
Makine öğrenimi ile çalışmak, makine öğrenimi modellerinin başarılı bir şekilde geliştirilmesi ve devreye alınması için çok önemli olan bir dizi temel adımı içerir. Bu adımlar geniş bir şekilde veri toplama ve ön işleme, model seçimi ve eğitimi, model değerlendirme ve doğrulama ve model yerleştirme ve izleme olarak kategorize edilebilir. Her adım hayati bir rol oynar
- 1
- 2