ML アプリケーションを開発する際の ML 固有の考慮事項は何ですか?
機械学習 (ML) アプリケーションを開発する場合、考慮する必要がある ML 固有の考慮事項がいくつかあります。 これらの考慮事項は、ML モデルの有効性、効率、信頼性を確保するために非常に重要です。 この回答では、開発者が留意すべき重要な ML 固有の考慮事項のいくつかについて説明します。
TensorFlow Extended (TFX) フレームワークの目的は何ですか?
TensorFlow Extended (TFX) フレームワークの目的は、実稼働環境での機械学習 (ML) モデルの開発とデプロイのための包括的でスケーラブルなプラットフォームを提供することです。 TFX は、ML 実践者が研究から導入に移行する際に直面する課題に対処するために特別に設計されており、一連のツールとベスト プラクティスを提供します。
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended(TFX), TFXとは正確には何ですか, 試験の復習
グラフ正則化モデルの作成にはどのような手順が必要ですか?
グラフ正則化モデルの作成には、合成グラフを使用して機械学習モデルをトレーニングするために不可欠ないくつかの手順が含まれます。 このプロセスでは、ニューラル ネットワークの力とグラフ正則化技術を組み合わせて、モデルのパフォーマンスと一般化機能を向上させます。 この回答では、各ステップについて詳しく説明し、包括的な説明を提供します。
機械学習モデルのトレーニングと提供に Cloud ML Engine を使用する利点は何ですか?
Cloud ML Engine は、Google Cloud Platform (GCP) が提供する強力なツールで、機械学習 (ML) モデルのトレーニングと提供にさまざまなメリットをもたらします。 Cloud ML Engine の機能を活用することで、ユーザーは ML の構築、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化するスケーラブルで管理された環境を活用できます。
- に掲載されました クラウドコンピューティング, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCPの概要, GCP機械学習の概要, 試験の復習
AI Platform Pipelines は、Google Cloud が提供する強力なツールで、事前に構築された TFX コンポーネントを活用して機械学習プロセスを合理化します。 TensorFlow Extended の略である TFX は、実稼働対応の機械学習モデルを構築およびデプロイするためのエンドツーエンドのプラットフォームです。 AI Platform Pipelines 内で TFX コンポーネントを利用することで、開発者とデータ サイエンティストは、
- 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, AIプラットフォームパイプラインの設定, 試験の復習
Kubeflow を使用すると、トレーニング済みモデルの簡単な共有とデプロイがどのように可能になるのでしょうか?
オープンソース プラットフォームである Kubeflow は、コンテナ化されたアプリケーションの管理に Kubernetes の機能を活用することで、トレーニング済みモデルのシームレスな共有とデプロイを容易にします。 Kubeflow を使用すると、ユーザーは機械学習 (ML) モデルと必要な依存関係をコンテナーに簡単にパッケージ化できます。 これらのコンテナは、さまざまな環境間で共有およびデプロイできるため、便利になります。
機械学習ワークフローに含まれる XNUMX つのステップは何ですか?
機械学習のワークフローは、機械学習モデルの開発とデプロイをガイドする XNUMX つの重要なステップで構成されています。 これらの手順は、モデルの精度、効率、信頼性を確保するために重要です。 この回答では、これらの各ステップを詳細に検討し、機械学習のワークフローを包括的に理解します。 ステップ
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, 機械学習用のGoogleツール, Googleの機械学習の概要, 試験の復習
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。
TensorFlow の「export_savedmodel」関数は何をしますか?
TensorFlow の "export_savedmodel" 関数は、トレーニングされたモデルを、簡単にデプロイして予測に使用できる形式でエクスポートするための重要なツールです。 この機能を使用すると、ユーザーは、モデル アーキテクチャと学習したパラメーターの両方を含む TensorFlow モデルを、SavedModel と呼ばれる標準化された形式で保存できます。 SavedModel 形式は次のとおりです。
機械学習を使用するプロセスに含まれる重要な手順は何ですか?
機械学習の操作には、機械学習モデルの開発と展開を成功させるために重要な一連の重要な手順が含まれます。 これらのステップは、データ収集と前処理、モデルの選択とトレーニング、モデルの評価と検証、モデルの展開と監視に大別できます。 各ステップは重要な役割を果たします。
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