레이블이 지정된 데이터란 무엇입니까?
인공지능(AI), 특히 Google Cloud Machine Learning 영역에서 라벨이 지정된 데이터는 특정 라벨이나 카테고리로 주석이 추가되거나 표시된 데이터세트를 의미합니다. 이러한 레이블은 기계 학습 알고리즘 교육을 위한 실제 정보 또는 참조 역할을 합니다. 데이터 포인트를 자신의
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추론은 예측이 아닌 모델 훈련의 일부인가요?
기계 학습 분야, 특히 Google Cloud 기계 학습의 맥락에서 "추론은 예측이 아닌 모델 훈련의 일부입니다"라는 진술은 완전히 정확하지 않습니다. 추론과 예측은 기계 학습 파이프라인의 서로 다른 단계로, 각각은 서로 다른 목적을 수행하고 프로세스의 서로 다른 지점에서 발생합니다.
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학습 작업을 제출하기 위한 'gcloud ml-engine jobs submit training'이 올바른 명령어인가요?
'gcloud ml-engine jobs submit training' 명령어는 실제로 Google Cloud Machine Learning에서 학습 작업을 제출하는 올바른 명령어입니다. 이 명령어는 Google Cloud SDK(소프트웨어 개발 키트)의 일부이며 Google Cloud에서 제공하는 기계 학습 서비스와 상호작용하도록 특별히 설계되었습니다. 이 명령을 실행할 때 다음이 필요합니다.
머신러닝 플랫폼은 무료로 사용할 수 있나요?
기계 학습 플랫폼은 가격 모델 측면에서 다양할 수 있습니다. 일부 기계 학습 플랫폼은 특정 기능에 대한 무료 액세스를 제공하거나 제한된 사용을 제공하지만 다른 플랫폼에서는 해당 서비스에 대한 전체 액세스를 위해 비용을 지불해야 할 수도 있습니다. Google Cloud Machine Learning의 경우 특정 항목에 따라 무료 및 유료 옵션을 모두 사용할 수 있습니다.
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영구 디스크에서 선택한 블록 크기는 다양한 사용 사례에서 성능에 어떤 영향을 미치나요?
영구 디스크의 블록 크기 선택은 생산적인 데이터 과학을 위해 Google Cloud Machine Learning(ML) 및 Google Cloud AI Platform을 활용할 때 인공 지능(AI) 분야의 다양한 사용 사례에 대한 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 블록 크기는 데이터가 저장되는 고정 크기 청크를 나타냅니다.
학습된 모델을 미세 조정하는 목적은 무엇입니까?
학습된 모델을 미세 조정하는 것은 인공 지능 분야, 특히 Google Cloud Machine Learning의 맥락에서 중요한 단계입니다. 사전 훈련된 모델을 특정 작업 또는 데이터 세트에 적용하여 성능을 향상하고 실제 응용 프로그램에 더 적합하게 만드는 목적을 수행합니다. 이 프로세스에는
Google Cloud Machine Learning에서 TensorFlow의 Estimator Framework를 사용하여 선형 분류자를 어떻게 구축합니까?
Google Cloud Machine Learning에서 TensorFlow의 Estimator Framework를 사용하여 선형 분류자를 구축하려면 데이터 준비, 모델 정의, 교육, 평가 및 예측을 포함하는 단계별 프로세스를 따를 수 있습니다. 이 포괄적인 설명은 이러한 각 단계를 안내하여 사실적 지식을 바탕으로 교훈적인 가치를 제공합니다. 1. 데이터 준비: 구축 전
Google Cloud Machine Learning Engine의 예측 서비스를 사용하는 과정에는 사용자가 대규모 예측을 위해 기계 학습 모델을 배포하고 활용할 수 있도록 하는 여러 단계가 포함됩니다. Google Cloud AI 플랫폼의 일부인 이 서비스는 훈련된 모델에서 예측을 실행하기 위한 서버리스 솔루션을 제공하여 사용자가