ラベル付きデータとは何ですか?
人工知能 (AI) のコンテキスト、特に Google Cloud 機械学習の領域におけるラベル付きデータとは、特定のラベルやカテゴリで注釈が付けられたり、マークが付けられたりしたデータセットを指します。これらのラベルは、機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのグラウンド トゥルースまたは参照として機能します。データポイントをそれらのデータポイントに関連付けることにより、
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推論は予測ではなくモデルのトレーニングの一部ですか?
機械学習の分野、特に Google Cloud Machine Learning のコンテキストでは、「推論は予測ではなくモデル トレーニングの一部である」という記述は完全に正確ではありません。 推論と予測は機械学習パイプラインの異なる段階であり、それぞれが異なる目的を果たし、システム内の異なる時点で発生します。
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コマンド「gcloud ml-engine jobs submit training」は、Google Cloud Machine Learning でトレーニング ジョブを送信するための正しいコマンドです。 このコマンドは Google Cloud SDK (ソフトウェア開発キット) の一部であり、特に Google Cloud が提供する機械学習サービスと対話するように設計されています。 このコマンドを実行するときに必要なのは、
機械学習プラットフォームは無料で使用できますか?
機械学習プラットフォームは、価格モデルが異なる場合があります。 一部の機械学習プラットフォームでは、特定の機能への無料アクセスや限定的な使用を提供していますが、サービスへの完全なアクセスに支払いが必要なプラットフォームもあります。 Google Cloud Machine Learning の場合、特定の内容に応じて、無料と有料の両方のオプションを利用できます。
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永続ディスク上のブロック サイズの選択は、さまざまな使用例でのパフォーマンスにどのような影響を与えますか?
永続ディスクのブロック サイズの選択は、生産的なデータ サイエンスに Google Cloud Machine Learning (ML) と Google Cloud AI Platform を利用する場合、人工知能 (AI) 分野のさまざまなユースケースのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。 ブロック サイズは、データが保存される固定サイズのチャンクを指します。
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トレーニング済みモデルを微調整する目的は何ですか?
トレーニングされたモデルの微調整は、人工知能の分野、特に Google Cloud Machine Learning のコンテキストにおいて重要なステップです。 これは、事前トレーニングされたモデルを特定のタスクまたはデータセットに適応させ、それによってパフォーマンスを向上させ、現実世界のアプリケーションにより適したものにするという目的を果たします。 このプロセスには、
Google Cloud Machine Learning で TensorFlow の Estimator Framework を使用して線形分類器を構築するにはどうすればよいでしょうか?
Google Cloud Machine Learning で TensorFlow の Estimator Framework を使用して線形分類器を構築するには、データの準備、モデル定義、トレーニング、評価、予測を含む段階的なプロセスに従うことができます。 この包括的な説明では、これらの各ステップをガイドし、事実の知識に基づいた教訓的な価値を提供します。 1. データの準備: データを構築する前に
Google Cloud Machine Learning Engine の予測サービスを使用するプロセスには、ユーザーが機械学習モデルをデプロイして利用して大規模な予測を行うことができるようにするいくつかの手順が含まれます。 このサービスは Google Cloud AI プラットフォームの一部であり、トレーニングされたモデルで予測を実行するためのサーバーレス ソリューションを提供するため、ユーザーは次のことに集中できます。