Geniş ölçekte sunucusuz tahminler için Google Cloud'da yapay zeka modelleri oluşturmaya nasıl başlanabilir?
Büyük ölçekte sunucusuz tahminler için Google Cloud Machine Learning'i kullanarak yapay zeka (AI) modelleri oluşturma yolculuğuna çıkmak için birkaç temel adımı kapsayan yapılandırılmış bir yaklaşımın izlenmesi gerekir. Bu adımlar, makine öğreniminin temellerini anlamayı, Google Cloud'un AI hizmetlerine aşina olmayı, bir geliştirme ortamı oluşturmayı, hazırlık ve geliştirme süreçlerini içerir.
Google Cloud Makine Öğreniminde model nasıl oluşturulur?
Google Cloud Machine Learning Engine'de bir model oluşturmak için çeşitli bileşenleri içeren yapılandırılmış bir iş akışını izlemeniz gerekir. Bu bileşenler verilerinizin hazırlanmasını, modelinizin tanımlanmasını ve eğitilmesini içerir. Her adımı daha ayrıntılı olarak inceleyelim. 1. Verilerin Hazırlanması: Bir model oluşturmadan önce, modelinizi hazırlamak çok önemlidir.
Neden değerlendirme eğitim için %80 ve değerlendirme için %20 ama tam tersi değil?
Makine öğrenimi bağlamında eğitime %80 ağırlık ve değerlendirmeye %20 ağırlık tahsisi, birkaç faktöre dayanan stratejik bir karardır. Bu dağıtım, öğrenme sürecini optimize etmek ile modelin performansının doğru bir şekilde değerlendirilmesini sağlamak arasında bir denge kurmayı amaçlar. Bu yanıtta, nedenlerini araştıracağız.
TensorFlow.js modelleriyle eğitim ve tahminde yer alan adımlar nelerdir?
TensorFlow.js modelleriyle eğitim ve tahmin, tarayıcıda derin öğrenme modellerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını sağlayan birkaç adımı içerir. Bu süreç, veri hazırlama, model oluşturma, eğitim ve tahmini kapsar. Bu yanıtta, sürecin kapsamlı bir açıklamasını sağlayarak bu adımların her birini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz. 1. Veri Hazırlama:
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, TensorFlow.js ile tarayıcıda derin öğrenme, Giriş, Sınav incelemesi
Tren ve test kümeleri için sözlükleri nasıl doldururuz?
Python kullanarak makine öğreniminde kendi K en yakın komşu (KNN) algoritmasını uygulama bağlamında tren ve test kümeleri için sözlükleri doldurmak için sistematik bir yaklaşım izlememiz gerekir. Bu süreç, verilerimizin KNN algoritması tarafından kullanılabilecek uygun bir formata dönüştürülmesini içerir. Öncelikle şunu anlayalım
Regresyon tahmini için bir veri kümesinin sonuna tahmin ekleme süreci nedir?
Regresyon tahmini için bir veri kümesinin sonuna tahmin ekleme süreci, tarihsel verilere dayalı olarak doğru tahminler üretmeyi amaçlayan birkaç adımı içerir. Regresyon tahmini, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiye dayalı olarak sürekli değerleri tahmin etmemizi sağlayan, makine öğrenimi içindeki bir tekniktir. Bu bağlamda biz
Makine öğrenimi modellerinin verimli eğitimi için veri kümesini uygun şekilde hazırlamak neden önemlidir?
Makine öğrenimi modellerinin verimli bir şekilde eğitilmesi için veri setinin uygun şekilde hazırlanması büyük önem taşımaktadır. İyi hazırlanmış bir veri seti, modellerin etkili bir şekilde öğrenmesini ve doğru tahminler yapmasını sağlar. Bu süreç, veri toplama, veri temizleme, veri ön işleme ve veri büyütme dahil olmak üzere birkaç önemli adımı içerir. İlk olarak, veri toplama temeli sağladığı için çok önemlidir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow.js, Veri kümesini makine öğrenimi için hazırlama, Sınav incelemesi
Belge sınıflandırması için bir Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme modeli oluşturmanın içerdiği adımlar nelerdir?
Belge sınıflandırması için bir Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme (NSL) modeli oluşturmak, her biri sağlam ve doğru bir model oluşturmak için çok önemli olan birkaç adımı içerir. Bu açıklamada, her adımın kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak, böyle bir model oluşturmanın ayrıntılı sürecini inceleyeceğiz. Adım 1: Veri Hazırlama İlk adım, veri toplamak ve
Kullanıcılar eğitim verilerini AutoML Tablolarına nasıl aktarabilir?
Kullanıcılar, eğitim verilerini AutoML Tables'a aktarmak için verileri hazırlamayı, bir veri kümesi oluşturmayı ve verileri AutoML Tables hizmetine yüklemeyi içeren bir dizi adımı izleyebilir. AutoML Tables, Google Cloud tarafından sağlanan ve kullanıcıların özel makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan bir makine öğrenimi hizmetidir.
Pandas kitaplığını kullanarak bir makine öğrenimi modelini eğitmek için verilerimizi hazırlamanın içerdiği adımlar nelerdir?
Makine öğrenimi alanında, veri hazırlığı, bir modelin eğitiminin başarısında çok önemli bir rol oynar. Pandas kitaplığını kullanırken, bir makine öğrenimi modelini eğitmek için verilerin hazırlanmasında yer alan birkaç adım vardır. Bu adımlar veri yükleme, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri bölmeyi içerir. ilk adım
- 1
- 2