分類子とは何ですか?
機械学習のコンテキストにおける分類器は、特定の入力データ ポイントのカテゴリまたはクラスを予測するようにトレーニングされたモデルです。これは教師あり学習の基本概念であり、アルゴリズムがラベル付きトレーニング データから学習して、目に見えないデータを予測します。分類子はさまざまなアプリケーションで広く使用されています
TensorBoard はオンラインで使用できますか?
はい、オンラインで TensorBoard を使用して機械学習モデルを視覚化できます。 TensorBoard は、Google が開発した人気のオープンソース機械学習フレームワークである TensorFlow に付属する強力な視覚化ツールです。これにより、モデル グラフ、トレーニング メトリクス、埋め込みなど、機械学習モデルのさまざまな側面を追跡および視覚化できます。これらを可視化することで、
分散 ML モデル トレーニングを使用する場合、CMLE モデル デプロイメントの構成ファイルを利用して、トレーニングで使用するマシンの数を定義できますか?
Google Cloud AI Platform で分散機械学習 (ML) モデルのトレーニングを使用する場合、CMLE (Cloud Machine Learning Engine) モデルのデプロイメントの構成ファイルを実際に利用して、トレーニングで使用するマシンの数を定義できます。 ただし、使用されるマシンのタイプを直接定義することはできません。 で
TFX の Pusher コンポーネントの展開ターゲットは何ですか?
TensorFlow Extended (TFX) の Pusher コンポーネントは、トレーニングされたモデルのさまざまなターゲット環境へのデプロイメントを処理する TFX パイプラインの基本的な部分です。 TFX の Pusher コンポーネントの展開ターゲットは多様かつ柔軟であるため、ユーザーは特定の要件に応じてモデルをさまざまなプラットフォームに展開できます。 この中で
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended(TFX), 分散処理とコンポーネント, 試験の復習
AutoML Translation でトレーニングされたカスタム翻訳モデルのパフォーマンスを評価するために、BLEU スコアをどのように使用できますか?
BLEU スコアは、機械翻訳モデルのパフォーマンスを評価するために広く使用されている指標です。 機械生成された翻訳と XNUMX つ以上の参照翻訳との類似性を測定します。 AutoML Translation でトレーニングされたカスタム翻訳モデルのコンテキストでは、BLEU スコアは翻訳の品質と有効性についての貴重な洞察を提供します。
AutoML Translation を使用してカスタム翻訳モデルを作成するにはどのような手順が必要ですか?
AutoML Translation を使用してカスタム翻訳モデルを作成するには、ユーザーが翻訳ニーズに合わせて特別に調整されたモデルをトレーニングできるようにする一連の手順が必要です。 AutoML Translation は、Google Cloud AI Platform が提供する強力なツールで、機械学習技術を活用して高品質の翻訳モデルを構築するプロセスを自動化します。 この回答では、
Translation API の高度な用語集機能の目的は何ですか?
Google Cloud AI Platform の Translation API の高度な用語集機能は、機械翻訳出力の精度と品質を向上させるという重要な目的を果たします。 この機能により、ユーザーは自分のドメインまたは業界に固有の用語のカスタム用語集を提供できるようになり、翻訳モデルがこれらの用語をよりよく理解して翻訳できるようになります。
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。
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, Google CloudAIプラットフォーム, 生産的なデータサイエンスのための永続ディスク, 試験の復習
AI Platform Optimizer と HyperTune は、機械学習モデルのトレーニングを最適化するために Google Cloud AI Platform によって提供される XNUMX つの異なる機能です。 どちらもモデルのパフォーマンスを向上させることを目的としていますが、アプローチと機能が異なります。 AI Platform Optimizer は、ハイパーパラメータ空間を自動的に探索して最適なセットを見つける機能です。
Pipelines ダッシュボード UI は、パイプラインと実行の進行状況を管理および追跡するための使いやすいインターフェイスをどのように提供しますか?
Google Cloud AI Platform のパイプライン ダッシュボード UI は、パイプラインと実行の進行状況を管理および追跡するための使いやすいインターフェースをユーザーに提供します。 このインターフェイスは、AI Platform Pipelines を使用するプロセスを簡素化し、ユーザーが機械学習ワークフローを効率的に監視および制御できるように設計されています。 のXNUMXつ