Qu'est-ce qu'une donnée étiquetée ?
Une donnée étiquetée, dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et plus particulièrement dans le domaine de Google Cloud Machine Learning, fait référence à un ensemble de données qui a été annoté ou marqué avec des étiquettes ou des catégories spécifiques. Ces étiquettes servent de vérité terrain ou de référence pour la formation des algorithmes d’apprentissage automatique. En associant des points de données à leur
L'inférence fait-elle partie de la formation du modèle plutôt que de la prédiction ?
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier dans le contexte de Google Cloud Machine Learning, l'affirmation « L'inférence fait partie de la formation du modèle plutôt que de la prédiction » n'est pas tout à fait exacte. L'inférence et la prédiction sont des étapes distinctes dans le pipeline d'apprentissage automatique, chacune servant un objectif différent et se produisant à différents moments du processus.
« gcloud ml-engine jobs submit training » est-il une commande correcte pour soumettre une tâche de formation ?
La commande "gcloud ml-engine jobs submit training" est en effet une commande correcte pour soumettre une tâche de formation dans Google Cloud Machine Learning. Cette commande fait partie du SDK (Software Development Kit) de Google Cloud et est spécifiquement conçue pour interagir avec les services d'apprentissage automatique fournis par Google Cloud. Lors de l'exécution de cette commande, vous avez besoin
Les plateformes d’apprentissage automatique sont-elles gratuites ?
Les plates-formes d'apprentissage automatique peuvent varier en termes de modèles de tarification. Alors que certaines plateformes d'apprentissage automatique offrent un accès gratuit à certaines fonctionnalités ou une utilisation limitée, d'autres peuvent exiger un paiement pour un accès complet à leurs services. Dans le cas de Google Cloud Machine Learning, des options gratuites et payantes sont disponibles, en fonction du besoin spécifique.
Comment le choix de la taille de bloc sur un disque persistant affecte-t-il ses performances pour différents cas d'utilisation ?
Le choix de la taille de bloc sur un disque persistant peut avoir un impact significatif sur ses performances pour différents cas d'utilisation dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) lors de l'utilisation de Google Cloud Machine Learning (ML) et de Google Cloud AI Platform pour une science des données productive. La taille du bloc fait référence aux blocs de taille fixe dans lesquels les données sont stockées.
Quel est le but d’affiner un modèle entraîné ?
La mise au point d'un modèle entraîné est une étape cruciale dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment dans le contexte de Google Cloud Machine Learning. Il a pour objectif d'adapter un modèle pré-entraîné à une tâche ou un ensemble de données spécifique, améliorant ainsi ses performances et le rendant plus adapté aux applications du monde réel. Ce processus consiste à ajuster le
Comment créer un classificateur linéaire à l'aide du framework d'estimation de TensorFlow dans Google Cloud Machine Learning ?
Pour créer un classificateur linéaire à l'aide du framework d'estimation de TensorFlow dans Google Cloud Machine Learning, vous pouvez suivre un processus étape par étape qui implique la préparation des données, la définition du modèle, la formation, l'évaluation et la prédiction. Cette explication complète vous guidera à travers chacune de ces étapes, en apportant une valeur didactique basée sur des connaissances factuelles. 1. Préparation des données : avant de créer un
Quelles sont les étapes à suivre pour utiliser le service de prédiction de Google Cloud Machine Learning Engine ?
Le processus d'utilisation du service de prédiction de Google Cloud Machine Learning Engine implique plusieurs étapes qui permettent aux utilisateurs de déployer et d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions à grande échelle. Ce service, qui fait partie de la plateforme Google Cloud AI, offre une solution sans serveur pour exécuter des prédictions sur des modèles entraînés, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur