గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణ నమూనాలు, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు అంచనాల ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి వివిధ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం ఉంటుంది. అటువంటి అల్గోరిథం గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం. గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అనేది అనేక బలహీన అభ్యాసకులను మిళితం చేసే శక్తివంతమైన సమిష్టి అభ్యాస పద్ధతి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 2
ఈగర్ మోడ్ డిసేబుల్తో రెగ్యులర్ టెన్సర్ఫ్లో కాకుండా ఈగర్ మోడ్ని ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే నష్టాలు ఏమిటి?
TensorFlowలోని ఈగర్ మోడ్ అనేది ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్ఫేస్, ఇది కార్యకలాపాలను తక్షణమే అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది కోడ్ను డీబగ్ చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, ఈగర్ మోడ్ డిసేబుల్తో సాధారణ టెన్సర్ఫ్లోతో పోలిస్తే ఈగర్ మోడ్ను ఉపయోగించడం వల్ల అనేక ప్రతికూలతలు ఉన్నాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ ప్రతికూలతలను వివరంగా విశ్లేషిస్తాము. ప్రధానమైన వాటిలో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో ఈజర్ మోడ్
కేవలం TensorFlowని నేరుగా ఉపయోగించడం కంటే ముందుగా Keras మోడల్ని ఉపయోగించి ఆపై దానిని TensorFlow అంచనాగా మార్చడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడం విషయానికి వస్తే, కెరాస్ మరియు టెన్సర్ఫ్లో రెండూ ప్రముఖ ఫ్రేమ్వర్క్లు, ఇవి అనేక రకాల కార్యాచరణలు మరియు సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి. టెన్సర్ఫ్లో లోతైన అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి శక్తివంతమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన లైబ్రరీ అయితే, కెరాస్ నాడీ నెట్వర్క్లను సృష్టించే ప్రక్రియను సులభతరం చేసే ఉన్నత-స్థాయి APIని అందిస్తుంది. కొన్ని సందర్భాల్లో, ఇది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, అంచనాలతో కేరాస్ను పెంచుతోంది
BigQuery MLలో మోడల్ని ఉపయోగించి అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ఫంక్షన్ ఏమిటి?
BigQuery MLలో మోడల్ని ఉపయోగించి అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ఫంక్షన్ను `ML.PREDICT` అంటారు. BigQuery ML అనేది Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ అందించిన శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది ప్రామాణిక SQLని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. `ML.PREDICT` ఫంక్షన్తో, వినియోగదారులు వారి శిక్షణ పొందిన మోడల్లను కొత్త డేటాకు వర్తింపజేయవచ్చు మరియు అంచనాలను రూపొందించవచ్చు.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, BigQuery ML - ప్రామాణిక SQLతో మెషిన్ లెర్నింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
BigQuery MLలో మోడల్ శిక్షణ గణాంకాలను మీరు ఎలా తనిఖీ చేయవచ్చు?
BigQuery MLలో మోడల్ శిక్షణ గణాంకాలను తనిఖీ చేయడానికి, మీరు ప్లాట్ఫారమ్ అందించిన అంతర్నిర్మిత ఫంక్షన్లు మరియు వీక్షణలను ఉపయోగించవచ్చు. BigQuery ML అనేది ప్రామాణిక SQLని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లను నిర్వహించడానికి వినియోగదారులను అనుమతించే శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది డేటా విశ్లేషకులు మరియు శాస్త్రవేత్తలకు ప్రాప్యత మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకంగా చేస్తుంది. మీరు శిక్షణ పొందిన తర్వాత a
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, BigQuery ML - ప్రామాణిక SQLతో మెషిన్ లెర్నింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
BigQuery MLలో క్రియేట్ మోడల్ స్టేట్మెంట్ యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
BigQuery MLలో క్రియేట్ మోడల్ స్టేట్మెంట్ యొక్క ఉద్దేశ్యం Google Cloud యొక్క BigQuery ప్లాట్ఫారమ్లో ప్రామాణిక SQLని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ని సృష్టించడం. సంక్లిష్ట కోడింగ్ లేదా బాహ్య సాధనాల ఉపయోగం లేకుండా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ఈ ప్రకటన వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. క్రియేట్ మోడల్ స్టేట్మెంట్ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, వినియోగదారులు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, BigQuery ML - ప్రామాణిక SQLతో మెషిన్ లెర్నింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
మీరు BigQuery MLని ఎలా యాక్సెస్ చేయవచ్చు?
BigQuery MLని యాక్సెస్ చేయడానికి, మీరు మీ Google క్లౌడ్ ప్రాజెక్ట్ను సెటప్ చేయడం, అవసరమైన APIలను ప్రారంభించడం, BigQuery డేటాసెట్ను సృష్టించడం మరియు చివరగా, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు మూల్యాంకనం చేయడానికి SQL ప్రశ్నలను అమలు చేయడం వంటి దశల శ్రేణిని అనుసరించాలి. ముందుగా, మీరు Google క్లౌడ్ ప్రాజెక్ట్ను సృష్టించాలి లేదా ఇప్పటికే ఉన్న దాన్ని ఉపయోగించాలి. ఈ
BigQuery ML ద్వారా మద్దతిచ్చే మూడు రకాల మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు ఏమిటి?
BigQuery ML అనేది Google క్లౌడ్ అందించే శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది BigQueryలో ప్రామాణిక SQLని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. ఇది BigQuery ఎన్విరాన్మెంట్లో మెషీన్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాల అతుకులు లేని ఏకీకరణను అందిస్తుంది, డేటా కదలిక లేదా సంక్లిష్ట డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది. BigQuery MLతో పని చేస్తున్నప్పుడు, ఉన్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, BigQuery ML - ప్రామాణిక SQLతో మెషిన్ లెర్నింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
శిక్షణ పొందిన మోడల్ల సులభంగా భాగస్వామ్యం మరియు విస్తరణను Kubeflow ఎలా ఎనేబుల్ చేస్తుంది?
Kubeflow, ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫారమ్, కంటెయినరైజ్డ్ అప్లికేషన్లను నిర్వహించడం కోసం Kubernetes యొక్క శక్తిని ఉపయోగించడం ద్వారా శిక్షణ పొందిన మోడల్ల యొక్క అతుకులు లేని భాగస్వామ్యం మరియు విస్తరణను సులభతరం చేస్తుంది. Kubeflowతో, వినియోగదారులు తమ మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్లను, అవసరమైన డిపెండెన్సీలతో పాటు కంటైనర్లలో సులభంగా ప్యాక్ చేయవచ్చు. ఈ కంటైనర్లను వివిధ వాతావరణాలలో భాగస్వామ్యం చేయవచ్చు మరియు విస్తరించవచ్చు, ఇది సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, కుబెఫ్లో - కుబెర్నెట్స్లో మెషిన్ లెర్నింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
Google Kubernetes ఇంజిన్ (GKE)లో Kubeflowని ఇన్స్టాల్ చేయడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
Google Kubernetes ఇంజిన్ (GKE)లో Kubeflowని ఇన్స్టాల్ చేయడం వలన మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. Kubeflow అనేది Kubernetes పైన నిర్మించబడిన ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్లోడ్లను అమలు చేయడానికి స్కేలబుల్ మరియు పోర్టబుల్ వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది. మరోవైపు, GKE అనేది Google క్లౌడ్ ద్వారా నిర్వహించబడే కుబెర్నెట్స్ సేవ, ఇది విస్తరణను సులభతరం చేస్తుంది