Qu’est-ce qu’un encodage à chaud ?
Le one hot encoding est une technique fréquemment utilisée dans le domaine du deep learning, notamment dans le contexte du machine learning et des réseaux de neurones. Dans TensorFlow, une bibliothèque d'apprentissage en profondeur populaire, un encodage à chaud est une méthode utilisée pour représenter des données catégorielles dans un format qui peut être facilement traité par des algorithmes d'apprentissage automatique. Dans
Comment configurer un cloud shell ?
Pour configurer un Cloud Shell dans Google Cloud Platform (GCP), vous devez suivre quelques étapes. Cloud Shell est un environnement shell interactif basé sur le Web qui permet d'accéder à une machine virtuelle (VM) avec des outils et des bibliothèques préinstallés. Il vous permet de gérer vos ressources GCP et d'effectuer diverses tâches sans avoir besoin de
Comment différencier Google Cloud Console et Google Cloud Platform ?
Google Cloud Console et Google Cloud Platform sont deux composants distincts au sein de l'écosystème plus large des services Google Cloud. Bien qu'ils soient étroitement liés, il est important de comprendre les différences entre eux pour naviguer et utiliser efficacement l'environnement Google Cloud. La console Google Cloud, également connue sous le nom de console GCP, est
Les fonctionnalités représentant les données doivent-elles être sous un format numérique et organisées en colonnes de fonctionnalités ?
Dans le domaine du machine learning, notamment dans le contexte du big data pour la formation de modèles dans le cloud, la représentation des données joue un rôle crucial dans la réussite du processus d’apprentissage. Les fonctionnalités, qui sont les propriétés ou caractéristiques mesurables individuelles des données, sont généralement organisées en colonnes de fonctionnalités. Alors que c'est
Quel est le taux d’apprentissage en machine learning ?
Le taux d’apprentissage est un paramètre crucial de réglage du modèle dans le contexte de l’apprentissage automatique. Il détermine la taille du pas à chaque itération de l'étape de formation, sur la base des informations obtenues lors de l'étape de formation précédente. En ajustant le taux d'apprentissage, nous pouvons contrôler la vitesse à laquelle le modèle apprend à partir des données d'entraînement et
La répartition des données habituellement recommandées entre la formation et l'évaluation est-elle proche de 80 % à 20 % ?
La répartition habituelle entre formation et évaluation dans les modèles d’apprentissage automatique n’est pas fixe et peut varier en fonction de divers facteurs. Cependant, il est généralement recommandé d'allouer une partie importante des données à la formation, généralement autour de 70 à 80 %, et de réserver la partie restante à l'évaluation, qui serait d'environ 20 à 30 %. Cette répartition garantit que
Les solutions cloud de Google peuvent-elles être utilisées pour dissocier l'informatique du stockage pour une formation plus efficace du modèle ML avec le Big Data ?
La formation efficace de modèles d’apprentissage automatique avec le Big Data est un aspect crucial dans le domaine de l’intelligence artificielle. Google propose des solutions spécialisées qui permettent de dissocier l'informatique du stockage, permettant ainsi des processus de formation efficaces. Ces solutions, telles que Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery et les ensembles de données ouverts, fournissent un cadre complet pour faire progresser
Le moteur d'apprentissage automatique Google Cloud (CMLE) propose-t-il une acquisition et une configuration automatiques des ressources et gère-t-il l'arrêt des ressources une fois la formation du modèle terminée ?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) est un outil puissant fourni par Google Cloud Platform (GCP) pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique de manière distribuée et parallèle. Cependant, il n'offre pas d'acquisition et de configuration automatiques des ressources, et ne gère pas non plus l'arrêt des ressources une fois la formation du modèle terminée. Dans cette réponse, nous allons
Est-il possible d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique sur des ensembles de données arbitrairement volumineux sans problème ?
La formation de modèles d’apprentissage automatique sur de grands ensembles de données est une pratique courante dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cependant, il est important de noter que la taille de l’ensemble de données peut poser des défis et des problèmes potentiels au cours du processus de formation. Discutons de la possibilité de former des modèles d'apprentissage automatique sur des ensembles de données arbitrairement volumineux et des
Lors de l'utilisation de CMLE, la création d'une version nécessite-t-elle de spécifier la source d'un modèle exporté ?
Lors de l'utilisation de CMLE (Cloud Machine Learning Engine) pour créer une version, il est nécessaire de spécifier une source d'un modèle exporté. Cette exigence est importante pour plusieurs raisons, qui seront expliquées en détail dans cette réponse. Tout d’abord, comprenons ce que l’on entend par « modèle exporté ». Dans le cadre du CMLE, un modèle exporté