머신 러닝이란 무엇입니까?
머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘과 모델 개발에 중점을 두는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 이는 기계가 복잡한 데이터를 자동으로 분석 및 해석하고, 패턴을 식별하고, 정보에 입각한 결정이나 예측을 내릴 수 있도록 하는 강력한 도구입니다.
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기계 학습이 사용된 데이터의 품질을 예측하거나 결정할 수 있습니까?
인공 지능의 하위 분야인 기계 학습에는 사용되는 데이터의 품질을 예측하거나 결정하는 기능이 있습니다. 이는 기계가 데이터로부터 학습하고 정보에 입각한 예측 또는 평가를 수행할 수 있도록 하는 다양한 기술과 알고리즘을 통해 달성됩니다. Google Cloud Machine Learning의 맥락에서 이러한 기술은 다음에 적용됩니다.
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Python과 Vision API를 사용하여 어떻게 프로그래밍 방식으로 이미지에서 라벨을 추출할 수 있나요?
Python 및 Vision API를 사용하여 이미지에서 프로그래밍 방식으로 라벨을 추출하려면 Google Cloud Vision API의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. Vision API는 이미지에서 라벨을 자동으로 식별하고 추출할 수 있는 라벨 감지를 포함한 포괄적인 이미지 분석 기능 세트를 제공합니다. 시작하려면 다음이 필요합니다.
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Google Vision API를 사용하여 이미지에서 텍스트를 추출하는 단계는 무엇인가요?
Google Vision API는 이미지에서 텍스트를 이해하고 추출하기 위한 강력한 도구 세트를 제공합니다. 이 기능은 OCR(광학 문자 인식), 문서 분석, 이미지 검색 등 다양한 애플리케이션에 특히 유용합니다. 이미지에서 텍스트를 추출하기 위해 Google Vision API를 활용하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다.
데이터에 레이블을 지정하는 프로세스는 어떤 모습이며 누가 수행합니까?
인공 지능 분야에서 데이터에 라벨을 붙이는 과정은 기계 학습 모델을 훈련하는 데 있어 중요한 단계입니다. 데이터에 라벨을 붙이는 것은 데이터에 의미 있고 관련된 태그나 주석을 할당하는 것을 포함하며, 이를 통해 모델은 라벨이 붙은 정보를 기반으로 학습하고 정확한 예측을 할 수 있습니다. 이 프로세스는 일반적으로 사람 주석자가 수행합니다.
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빅데이터로 ML 모델을 보다 효율적으로 교육하기 위해 Google 클라우드 솔루션을 사용하여 스토리지에서 컴퓨팅을 분리할 수 있나요?
빅데이터를 활용한 머신러닝 모델의 효율적인 훈련은 인공지능 분야에서 매우 중요한 측면입니다. Google은 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 효율적인 학습 프로세스를 가능하게 하는 전문 솔루션을 제공합니다. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, 개방형 데이터 세트와 같은 솔루션은 발전을 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다.
ML 튜닝 매개변수와 하이퍼파라미터는 서로 어떻게 관련되어 있나요?
튜닝 매개변수와 하이퍼파라미터는 기계 학습 분야의 관련 개념입니다. 튜닝 매개변수는 특정 기계 학습 알고리즘에만 적용되며 학습 중에 알고리즘의 동작을 제어하는 데 사용됩니다. 반면에, 하이퍼파라미터는 데이터로부터 학습되지 않고 데이터 이전에 설정되는 매개변수입니다.
딥러닝을 심층신경망(DNN)을 기반으로 모델을 정의하고 훈련시키는 것으로 해석할 수 있나요?
딥러닝은 실제로 심층신경망(DNN)을 기반으로 모델을 정의하고 훈련하는 것으로 해석될 수 있습니다. 딥 러닝은 심층 신경망이라고도 알려진 여러 계층의 인공 신경망을 훈련하는 데 초점을 맞춘 기계 학습의 하위 분야입니다. 이러한 네트워크는 데이터의 계층적 표현을 학습하여 이를 가능하게 하도록 설계되었습니다.
Google Cloud AI Platform에서 학습 작업을 제출하는 데 사용할 수 있는 명령어는 무엇인가요?
Google Cloud Machine Learning(또는 Google Cloud AI Platform)에서 학습 작업을 제출하려면 'gcloud ai-platform jobs submit training' 명령을 사용하면 됩니다. 이 명령어를 사용하면 머신러닝 모델 학습을 위한 확장 가능하고 효율적인 환경을 제공하는 AI Platform 학습 서비스에 학습 작업을 제출할 수 있습니다. "gcloud ai 플랫폼
심층신경망(DNN)의 히든 인수로 제공되는 배열을 변경하여 레이어 수와 개별 레이어의 노드 수를 쉽게 제어(추가 및 제거)할 수 있나요?
기계 학습 분야, 특히 심층 신경망(DNN)에서 레이어 수와 각 레이어 내의 노드를 제어하는 기능은 모델 아키텍처 사용자 정의의 기본 측면입니다. Google Cloud Machine Learning의 맥락에서 DNN을 사용할 때 숨겨진 인수로 제공되는 배열이 중요한 역할을 합니다.