Algorîtmaya Boostkirina Gradient çi ye?
Modelên perwerdehiyê di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, karanîna algorîtmayên cihêreng vedihewîne da ku pêvajoya fêrbûnê xweşbîn bike û rastbûna pêşbîniyan baştir bike. Yek ji van algorîtmayan algorîtmaya Zêdekirina Gradient e. Gradient Boosting rêbazek fêrbûna ensembleyê ya hêzdar e ku gelek şagirtên qels, wek mînak
Dezawantajên karanîna moda Eager ji bilî TensorFlow birêkûpêk bi moda Eager neçalak çi ne?
Moda Eager di TensorFlow de navgînek bernamekirinê ye ku destûrê dide pêkanîna tavilê ya operasyonan, ku jêbirin û famkirina kodê hêsantir dike. Lêbelê, çend dezawantajên karanîna moda Eager li gorî TensorFlow birêkûpêk digel moda Eager neçalakkirî hene. Di vê bersivê de, em ê van kêmasiyan bi berfirehî lêkolîn bikin. Yek ji sereke
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, TensorFlow Mode Eager
Feydeya karanîna modelek Keras-ê pêşî û dûv re veguheztina wê ji texmînkerek TensorFlow re ji bilî karanîna rasterast TensorFlow çi ye?
Dema ku dor tê pêşxistina modelên fêrbûna makîneyê, hem Keras û hem jî TensorFlow çarçoveyên populer in ku cûrbecûr fonksiyon û jêhatî pêşkêş dikin. Dema ku TensorFlow pirtûkxaneyek hêzdar û maqûl e ji bo avakirina û perwerdekirina modelên fêrbûna kûr, Keras API-a astek bilindtir peyda dike ku pêvajoya afirandina torên neuralî hêsan dike. Di hin rewşan de, ew
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Pîvana Keras bi texmînker
Fonksiyon ji bo çêkirina pêşbîniyan bi karanîna modelek di BigQuery ML de çi tê bikar anîn?
Fonksiyona ku ji bo çêkirina pêşbîniyan bi karanîna modelek di BigQuery ML de tê bikar anîn 'ML.PREDICT` tê gotin. BigQuery ML amûrek hêzdar e ku ji hêla Platforma Google Cloud ve hatî peyda kirin ku destûrê dide bikarhêneran ku modelên fêrbûna makîneyê bi karanîna SQL standard ava bikin û bicîh bikin. Bi fonksiyona `ML.PREDICT`, bikarhêner dikarin modelên xwe yên perwerdekirî li daneyên nû bicîh bikin û pêşbîniyan çêbikin.
Hûn dikarin çawa statîstîkên perwerdehiya modelek di BigQuery ML de kontrol bikin?
Ji bo kontrolkirina statîstîkên perwerdehiya modelek di BigQuery ML de, hûn dikarin fonksiyonên çêkirî û dîtinên ku ji hêla platformê ve têne peyda kirin bikar bînin. BigQuery ML amûrek hêzdar e ku destûrê dide bikarhêneran ku karên fêrbûna makîneyê bi karanîna SQL-ya standard pêk bînin, wê ji bo analîst û zanyarên daneyê bigihînin û bikarhêner-hevaldar dike. Dema ku we perwerde kir a
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, BigQuery ML - fêrbûna makîneyê bi SQL standard, Nirxandina îmtîhanê
Armanca daxuyaniya modela afirandina di BigQuery ML de çi ye?
Armanca daxuyaniya CREATE MODEL di BigQuery ML de ew e ku modelek fêrbûna makîneyê bi karanîna SQL standard di platforma BigQuery ya Google Cloud de biafirîne. Ev gotin dihêle bikarhêneran bêyî hewcedariya kodkirina tevlihev an karanîna amûrên derveyî modelên fêrbûna makîneyê perwerde bikin û bicîh bikin. Dema ku daxuyaniya CREATE MODEL bikar bînin, bikarhêneran
Hûn dikarin çawa bigihîjin BigQuery ML?
Ji bo ku hûn bigihîjin BigQuery ML, hûn hewce ne ku rêzek gavan bişopînin ku tê de projeya xweya Google Cloud saz bikin, API-yên pêwîst çalak bikin, databasek BigQuery biafirînin, û di dawiyê de, pirsên SQL-ê bicîh bikin da ku modelên fêrbûna makîneyê perwerde bikin û binirxînin. Pêşîn, hûn hewce ne ku projeyek Google Cloud biafirînin an yekek heyî bikar bînin. Ev
Sê celeb modelên fêrbûna makîneyê yên ku ji hêla BigQuery ML ve têne piştgirî kirin çi ne?
BigQuery ML amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud ve hatî pêşkêş kirin ku rê dide bikarhêneran ku modelên fêrbûna makîneyê bi karanîna SQL standard di BigQuery de ava bikin û bicîh bikin. Ew di nav jîngeha BigQuery de yekbûnek bêkêmasî ya kapasîteyên fêrbûna makîneyê peyda dike, hewcedariya tevgera daneyê an pêş-pêvajoya daneya tevlihev ji holê radike. Dema ku bi BigQuery ML re dixebitin, hene
Kubeflow çawa parvekirin û bicîhkirina modelên perwerdekirî hêsan dike?
Kubeflow, platformek çavkaniyek vekirî, bi karanîna hêza Kubernetes ji bo birêvebirina serîlêdanên konteynirkirî parvekirina bêkêmasî û bicîhkirina modelên perwerdekirî hêsan dike. Bi Kubeflow re, bikarhêner dikarin modelên fêrbûna makîneya xwe (ML) bi hêsanî, digel girêdanên pêwîst, di konteyneran de pak bikin. Dûv re van konteyneran dikarin li hawîrdorên cihêreng werin parve kirin û bicîh kirin, ku wê hêsantir dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Kubeflow - fêrbûna makîneyê li ser Kubernetes, Nirxandina îmtîhanê
Feydeyên sazkirina Kubeflow li Google Kubernetes Engine (GKE) çi ne?
Sazkirina Kubeflow li Google Kubernetes Engine (GKE) di warê fêrbûna makîneyê de gelek feydeyên peyda dike. Kubeflow platformek çavkaniyek vekirî ye ku li ser Kubernetes-ê hatî çêkirin, ku ji bo xebitandina barkêşên fêrbûna makîneyê hawîrdorek berbelav û gerguhêz peyda dike. GKE, ji hêla din ve, karûbarek Kubernetes-ya ku ji hêla Google Cloud ve hatî rêve kirin e ku bicîhkirinê hêsan dike.