Tek sıcak kodlama nedir?
Sıcak kodlama, derin öğrenme alanında, özellikle makine öğrenimi ve sinir ağları bağlamında sıklıkla kullanılan bir tekniktir. Popüler bir derin öğrenme kütüphanesi olan TensorFlow'da, bir sıcak kodlama, kategorik verileri makine öğrenme algoritmaları tarafından kolayca işlenebilecek bir formatta temsil etmek için kullanılan bir yöntemdir. İçinde
Bulut kabuğu nasıl yapılandırılır?
Google Cloud Platform'da (GCP) Cloud Shell'i yapılandırmak için birkaç adımı uygulamanız gerekir. Cloud Shell, önceden yüklenmiş araçlara ve kitaplıklara sahip bir sanal makineye (VM) erişim sağlayan web tabanlı, etkileşimli bir kabuk ortamıdır. GCP kaynaklarınızı yönetmenize ve çeşitli görevleri gerçekleştirmenize olanak tanır.
- Yayınlandığı Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP'ye başlarken, Bulut Kabuğu
Google Cloud Console ile Google Cloud Platform'u nasıl ayırt edebilirim?
Google Cloud Console ve Google Cloud Platform, daha geniş Google Cloud hizmetleri ekosistemindeki iki farklı bileşendir. Her ne kadar yakından ilişkili olsalar da, Google Cloud ortamında etkili bir şekilde gezinmek ve onu kullanmak için aralarındaki farkları anlamak önemlidir. GCP Konsolu olarak da bilinen Google Cloud Console,
- Yayınlandığı Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Tanıtımları, GCP konsol turu
Verileri temsil eden özellikler sayısal formatta mı olmalı ve özellik sütunları halinde mi düzenlenmeli?
Makine öğrenimi alanında, özellikle buluttaki eğitim modellerine yönelik büyük veri bağlamında, verilerin temsili, öğrenme sürecinin başarısında çok önemli bir rol oynamaktadır. Verilerin tek tek ölçülebilir özellikleri veya karakteristikleri olan özellikler, genellikle özellik sütunlarında düzenlenir. Öyleyken
Makine öğreniminde öğrenme oranı nedir?
Öğrenme oranı, makine öğrenimi bağlamında önemli bir model ayarlama parametresidir. Önceki eğitim adımından elde edilen bilgilere dayanarak her eğitim adımı yinelemesindeki adım boyutunu belirler. Öğrenme oranını ayarlayarak modelin eğitim verilerinden öğrenme hızını kontrol edebiliriz ve
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde diğer adımlar, Bulutta eğitim modelleri için büyük veri
Genellikle önerilen veriler, eğitim ve değerlendirme arasında sırasıyla %80 ila %20'ye yakın bir oranda bölünüyor mu?
Makine öğrenimi modellerinde eğitim ve değerlendirme arasındaki olağan ayrım sabit değildir ve çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebilir. Bununla birlikte, genellikle verinin önemli bir kısmının, genellikle %70-80 civarında, eğitime ayrılması ve %20-30 civarında olan geri kalan kısmın değerlendirme için ayrılması önerilir. Bu bölünme şunu sağlar:
Google bulut çözümleri, makine öğrenimi modelinin büyük verilerle daha verimli bir şekilde eğitilmesi amacıyla bilişimi depolamadan ayırmak için kullanılabilir mi?
Makine öğrenimi modellerinin büyük verilerle verimli eğitimi, yapay zeka alanında çok önemli bir husustur. Google, bilgi işlemin depolamadan ayrılmasına olanak tanıyarak verimli eğitim süreçlerine olanak tanıyan özel çözümler sunmaktadır. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery ve açık veri kümeleri gibi bu çözümler, ilerleme için kapsamlı bir çerçeve sağlar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, GCP BigQuery ve açık veri kümeleri
Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru (CMLE), otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunuyor mu ve modelin eğitimi tamamlandıktan sonra kaynağın kapatılmasını gerçekleştiriyor mu?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE), makine öğrenimi modellerini dağıtılmış ve paralel bir şekilde eğitmek için Google Cloud Platform (GCP) tarafından sağlanan güçlü bir araçtır. Ancak otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunmaz ve modelin eğitimi bittikten sonra kaynağın kapatılması işlemini gerçekleştirmez. Bu cevapta şunları yapacağız:
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, GCP BigQuery ve açık veri kümeleri
Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde hiçbir aksaklık olmadan eğitmek mümkün müdür?
Makine öğrenimi modellerinin büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmesi, yapay zeka alanında yaygın bir uygulamadır. Ancak veri kümesinin boyutunun eğitim sürecinde zorluklara ve olası aksaklıklara yol açabileceğini unutmamak önemlidir. Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde eğitme olasılığını tartışalım ve
CMLE kullanırken sürüm oluşturmak, dışa aktarılan modelin kaynağının belirtilmesini gerektiriyor mu?
Bir sürüm oluşturmak için CMLE (Bulut Makine Öğrenme Motoru) kullanıldığında, dışa aktarılan modelin kaynağını belirtmek gerekir. Bu gereklilik, bu cevapta ayrıntılı olarak açıklanacak olan çeşitli nedenlerden dolayı önemlidir. Öncelikle "dışa aktarılan model" ile ne kastedildiğini anlayalım. CMLE bağlamında dışa aktarılan bir model
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, GCP BigQuery ve açık veri kümeleri