ワンホットエンコーディングとは何ですか?
ワン ホット エンコーディングは、ディープ ラーニングの分野、特に機械学習とニューラル ネットワークのコンテキストで頻繁に使用される手法です。人気の深層学習ライブラリである TensorFlow では、ワン ホット エンコーディングは、機械学習アルゴリズムで簡単に処理できる形式でカテゴリデータを表すために使用される方法です。で
クラウド シェルを構成するにはどうすればよいですか?
Google Cloud Platform (GCP) で Cloud Shell を構成するには、いくつかの手順に従う必要があります。 Cloud Shell は、事前にインストールされたツールとライブラリを備えた仮想マシン (VM) へのアクセスを提供する、Web ベースの対話型シェル環境です。 これにより、GCP リソースを管理し、さまざまなタスクを実行できるようになります。
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Google Cloud Console と Google Cloud Platform を区別するにはどうすればよいですか?
Google Cloud Console と Google Cloud Platform は、Google Cloud サービスの広範なエコシステム内の XNUMX つの異なるコンポーネントです。 これらは密接に関連していますが、Google Cloud 環境を効果的に操作して利用するには、両者の違いを理解することが重要です。 Google Cloud Console は GCP Console とも呼ばれます。
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データを表す特徴は数値形式で特徴列に編成する必要がありますか?
機械学習の分野、特にクラウドでモデルをトレーニングするためのビッグデータのコンテキストでは、データの表現が学習プロセスの成功に重要な役割を果たします。 データの個々の測定可能なプロパティまたは特性である特徴は、通常、特徴列に編成されます。 そうであるうちに
機械学習の学習率とは何ですか?
学習率は、機械学習のコンテキストにおいて重要なモデル調整パラメーターです。 前のトレーニング ステップから取得した情報に基づいて、各トレーニング ステップの反復でステップ サイズを決定します。 学習率を調整することで、モデルがトレーニング データから学習する速度を制御でき、
通常推奨されるデータは、トレーニングと評価の間で 80% から 20% 近くに分割されますか?
機械学習モデルにおけるトレーニングと評価の通常の分割は固定されておらず、さまざまな要因に応じて変化する可能性があります。 ただし、一般に、データのかなりの部分 (通常は約 70 ~ 80%) をトレーニング用に割り当て、残りの部分 (約 20 ~ 30%) を評価用に確保することが推奨されます。 この分割により、次のことが保証されます。
Google クラウド ソリューションを使用してコンピューティングをストレージから分離し、ビッグデータを使用した ML モデルのトレーニングをより効率的に行うことはできますか?
ビッグデータを使用した機械学習モデルの効率的なトレーニングは、人工知能の分野において重要な側面です。 Google は、コンピューティングをストレージから切り離し、効率的なトレーニング プロセスを可能にする特殊なソリューションを提供しています。 Google Cloud Machine Learning、GCP BigQuery、オープン データセットなどのこれらのソリューションは、進歩するための包括的なフレームワークを提供します。
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) は、リソースの自動取得と構成を提供し、モデルのトレーニング終了後にリソースのシャットダウンを処理しますか?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) は、分散並列方式で機械学習モデルをトレーニングするために Google Cloud Platform (GCP) によって提供される強力なツールです。 ただし、リソースの自動取得と構成は提供されず、モデルのトレーニング終了後のリソースのシャットダウンも処理されません。 この回答では、
任意の大規模なデータセットで機械学習モデルを問題なくトレーニングすることは可能でしょうか?
大規模なデータセットで機械学習モデルをトレーニングすることは、人工知能の分野では一般的な方法です。 ただし、データセットのサイズによっては、トレーニング プロセス中に問題が発生したり、問題が発生する可能性があることに注意することが重要です。 任意の大規模なデータセットで機械学習モデルをトレーニングする可能性について説明します。
CMLE を使用する場合、バージョンを作成するには、エクスポートされたモデルのソースを指定する必要がありますか?
CMLE (Cloud Machine Learning Engine) を使用してバージョンを作成する場合、エクスポートされたモデルのソースを指定する必要があります。 この要件はいくつかの理由から重要であり、この回答で詳しく説明します。 まず、「エクスポートモデル」の意味を理解しましょう。 CMLE のコンテキストでは、エクスポートされたモデル