Tek sıcak kodlama nedir?
Sıcak kodlama, makine öğreniminde ve veri işlemede kategorik değişkenleri ikili vektörler olarak temsil etmek için kullanılan bir tekniktir. Sade ve basit tahmin ediciler gibi kategorik verileri doğrudan işleyemeyen algoritmalarla çalışırken özellikle kullanışlıdır. Bu cevapta tek sıcak kodlama kavramını, amacını ve
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Düz ve basit tahmin ediciler
ML modellerini hibrit bir kurulumda, mevcut modellerin yerel olarak çalıştığı ve sonuçların buluta gönderildiği bir ortamda çalıştırmaya ne dersiniz?
Makine öğrenimi (ML) modellerini, mevcut modellerin yerel olarak yürütüldüğü ve sonuçlarının buluta gönderildiği hibrit bir kurulumda çalıştırmak esneklik, ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği açısından çeşitli avantajlar sunabilir. Bu yaklaşım, hem yerel hem de bulut tabanlı bilgi işlem kaynaklarının güçlü yönlerinden yararlanarak kuruluşların mevcut altyapılarını kullanmalarına olanak tanır.
TensorFlow, Daniel'in MBARI'deki bilim adamlarıyla birlikte yürüttüğü projede nasıl bir rol oynadı?
TensorFlow, yapay zeka modellerini geliştirmek ve uygulamak için güçlü ve çok yönlü bir platform sağlayarak Daniel'in MBARI'deki bilim insanlarıyla birlikte yürüttüğü projede çok önemli bir rol oynadı. Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesi olan TensorFlow, geniş işlevsellik yelpazesi ve kullanım kolaylığı nedeniyle yapay zeka topluluğunda önemli bir popülerlik kazanmıştır.
Airbnb'nin makine öğrenimi platformu Bighead projede nasıl bir rol oynadı?
Airbnb'nin makine öğrenimi platformu Bighead, makine öğrenimini kullanarak listeleme fotoğraflarını kategorize etme projesinde çok önemli bir rol oynadı. Bu platform, Airbnb'nin makine öğrenimi modellerini geniş ölçekte verimli bir şekilde devreye alma ve yönetmede karşılaştığı zorlukları ele almak için geliştirildi. Bighead, TensorFlow'un gücünden yararlanarak Airbnb'nin süreci otomatikleştirmesini ve kolaylaştırmasını sağladı
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Uygulamaları, ML kullanan Airbnb, kayıt fotoğraflarını kategorilere ayırır, Sınav incelemesi
Apache Beam'in TFX çerçevesindeki rolü nedir?
Apache Beam, toplu iş ve akış veri işleme ardışık düzenleri oluşturmak için güçlü bir çerçeve sağlayan açık kaynaklı bir birleşik programlama modelidir. Geliştiricilerin Apache Flink, Apache Spark ve Google Cloud Dataflow gibi çeşitli dağıtılmış işleme arka uçlarında yürütülebilen veri işleme ardışık düzenleri yazmasına olanak tanıyan basit ve etkileyici bir API sunar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Genişletilmiş (TFX), Dağıtılmış işleme ve bileşenler, Sınav incelemesi
TFX, üretim ML dağıtımları için ML mühendisliğinde Apache Beam'den nasıl yararlanır?
Apache Beam, hem toplu hem de akışlı veri işleme için birleşik bir programlama modeli sağlayan güçlü bir açık kaynaklı çerçevedir. Geliştiricilerin Apache Flink, Apache Spark ve Google Cloud Dataflow gibi çeşitli dağıtılmış işleme arka uçlarında yürütülebilen veri işleme ardışık düzenleri yazmasına olanak tanıyan bir dizi API ve kitaplık sunar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Genişletilmiş (TFX), TFX ile üretim makine öğrenimi dağıtımları için makine öğrenimi mühendisliği, Sınav incelemesi
TensorFlow 2.0'da TensorFlow veri kümelerini kullanmanın avantajları nelerdir?
TensorFlow veri kümeleri, TensorFlow 2.0'da onları Yapay Zeka (AI) alanında veri işleme ve model eğitimi için değerli bir araç haline getiren bir dizi avantaj sunar. Bu avantajlar, verimliliğe, esnekliğe ve kullanım kolaylığına öncelik veren TensorFlow veri kümelerinin tasarım ilkelerinden kaynaklanmaktadır. Bu cevapta, anahtarı keşfedeceğiz
Python'da 'zip' işlevini kullanarak iki veri kümesini aynı anda nasıl yineleyebiliriz?
Python'da iki veri setini aynı anda yinelemek için 'zip' işlevi kullanılabilir. "Zip" işlevi, birden çok yinelemeyi bağımsız değişken olarak alır ve bir demet yineleyicisi döndürür; burada her demet, girdi yinelemelerinden karşılık gelen öğeleri içerir. Bu, birden çok veri kümesinden öğeleri bir arada işlememizi sağlar.
Analitik ardışık düzeninde IoT verilerini işlemede Cloud Dataflow'un rolü nedir?
Google Cloud Platform (GCP) tarafından sağlanan, tümüyle yönetilen bir hizmet olan Cloud Dataflow, IoT verilerinin analiz hattında işlenmesinde çok önemli bir rol oynar. Büyük hacimli akış ve yığın verilerini gerçek zamanlı olarak dönüştürmek ve analiz etmek için ölçeklenebilir ve güvenilir bir çözüm sunar. Kuruluşlar, Cloud Dataflow'dan yararlanarak yoğun akışla verimli bir şekilde başa çıkabilir
- Yayınlandığı Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP laboratuvarları, IoT Analitik İşlem Hattı, Sınav incelemesi
Google Cloud Platform'da bir IoT analitiği ardışık düzeni oluşturmanın içerdiği adımlar nelerdir?
Google Cloud Platform'da (GCP) bir IoT analitiği ardışık düzeni oluşturmak, veri toplama, veri alımı, veri işleme ve veri analizini kapsayan birkaç adımı içerir. Bu kapsamlı süreç, kuruluşların Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından değerli içgörüler elde etmelerini ve bilinçli kararlar almalarını sağlar. Bu cevapta, dahil olan her adımı inceleyeceğiz.
- 1
- 2