분류기란 무엇입니까?
기계 학습의 맥락에서 분류자는 주어진 입력 데이터 포인트의 카테고리 또는 클래스를 예측하도록 훈련된 모델입니다. 이는 지도 학습의 기본 개념으로, 알고리즘은 레이블이 지정된 훈련 데이터로부터 학습하여 보이지 않는 데이터에 대해 예측합니다. 분류기는 다양한 응용 분야에서 광범위하게 사용됩니다.
TensorBoard를 온라인에서 사용할 수 있나요?
예, 머신러닝 모델을 시각화하기 위해 TensorBoard를 온라인으로 사용할 수 있습니다. TensorBoard는 Google에서 개발한 인기 오픈소스 기계 학습 프레임워크인 TensorFlow와 함께 제공되는 강력한 시각화 도구입니다. 이를 통해 모델 그래프, 교육 지표, 임베딩 등 기계 학습 모델의 다양한 측면을 추적하고 시각화할 수 있습니다. 이를 시각화함으로써
분산 ML 모델 학습을 사용하여 학습에 사용할 머신 수를 정의할 때 CMLE 모델 배포용 구성 파일을 활용할 수 있습니까?
Google Cloud AI Platform에서 분산 머신러닝(ML) 모델 학습을 사용하는 경우 실제로 CMLE(Cloud Machine Learning Engine) 모델 배포용 구성 파일을 활용하여 학습에 사용되는 머신 수를 정의할 수 있습니다. 그러나 사용될 기계 유형을 직접 정의하는 것은 불가능합니다. ~ 안에
TFX에서 Pusher 구성 요소의 배포 대상은 무엇입니까?
TFX(TensorFlow Extended)의 Pusher 구성 요소는 학습된 모델을 다양한 대상 환경에 배포하는 작업을 처리하는 TFX 파이프라인의 기본 부분입니다. TFX의 Pusher 구성 요소에 대한 배포 대상은 다양하고 유연하여 사용자가 특정 요구 사항에 따라 다른 플랫폼에 모델을 배포할 수 있습니다. 이에
BLEU 점수는 기계 번역 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 지표입니다. 기계 생성 번역과 하나 이상의 참조 번역 간의 유사성을 측정합니다. AutoML Translation으로 훈련된 사용자 지정 번역 모델의 맥락에서 BLEU 점수는 품질과 효율성에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
AutoML Translation으로 커스텀 번역 모델을 생성하는 데 관련된 단계는 무엇인가요?
AutoML Translation으로 사용자 지정 번역 모델을 생성하려면 사용자가 번역 요구 사항에 맞게 특별히 조정된 모델을 학습시킬 수 있는 일련의 단계가 필요합니다. AutoML Translation은 Google Cloud AI Platform에서 제공하는 강력한 도구로, 기계 학습 기술을 활용하여 고품질 번역 모델 구축 프로세스를 자동화합니다. 이 답변에서
Translation API의 고급 용어집 기능의 용도는 무엇인가요?
Google Cloud AI Platform의 번역 API에 있는 고급 용어집 기능은 기계 번역 출력의 정확성과 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기능을 통해 사용자는 해당 도메인 또는 산업에 특정한 용어의 사용자 정의 용어집을 제공할 수 있으므로 번역 모델이 이러한 용어를 더 잘 이해하고 번역할 수 있습니다.
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.
AI Platform Optimizer와 HyperTune은 머신러닝 모델 학습을 최적화하기 위해 Google Cloud AI Platform에서 제공하는 두 가지 고유한 기능입니다. 둘 다 모델 성능 향상을 목표로 하지만 접근 방식과 기능이 다릅니다. AI Platform Optimizer는 초매개변수 공간을 자동으로 탐색하여 최적의 집합을 찾는 기능입니다.
파이프라인 대시보드 UI는 파이프라인 및 실행의 진행 상황을 관리하고 추적하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 어떻게 제공합니까?
Google Cloud AI Platform의 파이프라인 대시보드 UI는 파이프라인 및 실행의 진행 상황을 관리하고 추적하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 사용자에게 제공합니다. 이 인터페이스는 AI Platform 파이프라인 작업 프로세스를 간소화하고 사용자가 머신러닝 워크플로를 효율적으로 모니터링하고 제어할 수 있도록 설계되었습니다. 중 하나