Qu’est-ce que le classificateur ?
Un classificateur dans le contexte de l'apprentissage automatique est un modèle entraîné pour prédire la catégorie ou la classe d'un point de données d'entrée donné. Il s'agit d'un concept fondamental de l'apprentissage supervisé, dans lequel l'algorithme apprend à partir de données d'entraînement étiquetées pour faire des prédictions sur des données invisibles. Les classificateurs sont largement utilisés dans diverses applications
TensorBoard peut-il être utilisé en ligne ?
Oui, on peut utiliser TensorBoard en ligne pour visualiser des modèles d'apprentissage automatique. TensorBoard est un puissant outil de visualisation fourni avec TensorFlow, un framework d'apprentissage automatique open source populaire développé par Google. Il vous permet de suivre et de visualiser divers aspects de vos modèles d'apprentissage automatique, tels que les graphiques de modèles, les métriques de formation et les intégrations. En visualisant ces
Peut-on utiliser le fichier de configuration pour le déploiement du modèle CMLE lors de l'utilisation d'une formation de modèle ML distribué pour définir le nombre de machines qui seront utilisées dans la formation ?
Lorsque vous utilisez la formation de modèles d'apprentissage automatique distribué (ML) sur Google Cloud AI Platform, vous pouvez en effet utiliser le fichier de configuration pour le déploiement du modèle CMLE (Cloud Machine Learning Engine) pour définir le nombre de machines utilisées dans la formation. Il n’est cependant pas possible de définir directement le type de machines qui seront utilisées. Dans
Quelles sont les cibles de déploiement du composant Pusher dans TFX ?
Le composant Pusher dans TensorFlow Extended (TFX) est un élément fondamental du pipeline TFX qui gère le déploiement de modèles entraînés dans divers environnements cibles. Les cibles de déploiement du composant Pusher dans TFX sont diverses et flexibles, permettant aux utilisateurs de déployer leurs modèles sur différentes plates-formes en fonction de leurs besoins spécifiques. Dans ce
- Publié dans Intelligence artificielle, Principes de base de TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow étendu (TFX), Traitement et composants distribués, Révision de l'examen
Comment le score BLEU peut-il être utilisé pour évaluer les performances d'un modèle de traduction personnalisé entraîné avec AutoML Translation ?
Le score BLEU est une mesure largement utilisée pour évaluer les performances des modèles de traduction automatique. Il mesure la similarité entre une traduction générée automatiquement et une ou plusieurs traductions de référence. Dans le contexte d'un modèle de traduction personnalisé entraîné avec AutoML Translation, le score BLEU peut fournir des informations précieuses sur la qualité et l'efficacité de
Quelles sont les étapes nécessaires à la création d'un modèle de traduction personnalisé avec AutoML Translation ?
La création d'un modèle de traduction personnalisé avec AutoML Translation implique une série d'étapes qui permettent aux utilisateurs de former un modèle spécifiquement adapté à leurs besoins de traduction. AutoML Translation est un outil puissant fourni par Google Cloud AI Platform qui exploite les techniques d'apprentissage automatique pour automatiser le processus de création de modèles de traduction de haute qualité. Dans cette réponse,
À quoi sert la fonctionnalité Glossaire avancé dans l'API Translation ?
La fonctionnalité Advanced Glossary de l'API de traduction de Google Cloud AI Platform joue un rôle crucial dans l'amélioration de la précision et de la qualité des résultats de traduction automatique. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de fournir un glossaire personnalisé de termes spécifiques à leur domaine ou secteur d'activité, permettant au modèle de traduction de mieux comprendre et traduire ces termes.
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.
Quelle est la différence entre AI Platform Optimizer et HyperTune dans AI Platform Training ?
AI Platform Optimizer et HyperTune sont deux fonctionnalités distinctes proposées par Google Cloud AI Platform pour optimiser la formation des modèles d'apprentissage automatique. Bien que les deux visent à améliorer les performances du modèle, ils diffèrent par leurs approches et leurs fonctionnalités. AI Platform Optimizer est une fonctionnalité qui explore automatiquement l'espace des hyperparamètres pour trouver le meilleur ensemble de
Comment l'interface utilisateur du tableau de bord des pipelines fournit-elle une interface conviviale pour gérer et suivre la progression de vos pipelines et exécutions ?
L'interface utilisateur du tableau de bord des pipelines de Google Cloud AI Platform offre aux utilisateurs une interface conviviale pour gérer et suivre la progression de leurs pipelines et de leurs exécutions. Cette interface est conçue pour simplifier le processus de travail avec AI Platform Pipelines et permettre aux utilisateurs de surveiller et de contrôler efficacement leurs flux de travail d'apprentissage automatique. L'un des