O que é uma codificação quente?
A codificação a quente é uma técnica frequentemente usada na área de aprendizado profundo, especificamente no contexto de aprendizado de máquina e redes neurais. No TensorFlow, uma biblioteca popular de aprendizado profundo, uma codificação a quente é um método usado para representar dados categóricos em um formato que pode ser facilmente processado por algoritmos de aprendizado de máquina. Em
Como configurar um shell de nuvem?
Para configurar um Cloud Shell no Google Cloud Platform (GCP), você precisa seguir alguns passos. O Cloud Shell é um ambiente de shell interativo baseado na Web que fornece acesso a uma máquina virtual (VM) com ferramentas e bibliotecas pré-instaladas. Ele permite que você gerencie seus recursos do GCP e execute diversas tarefas sem a necessidade de
- Publicado em Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Introdução ao GCP, Cloud Shell
Como diferenciar o Google Cloud Console e o Google Cloud Platform?
O Console do Google Cloud e o Google Cloud Platform são dois componentes distintos dentro do ecossistema mais amplo de serviços do Google Cloud. Embora estejam intimamente relacionados, é importante compreender as diferenças entre eles para navegar e utilizar com eficácia o ambiente do Google Cloud. O Console do Google Cloud, também conhecido como Console do GCP, é
Os recursos que representam dados devem estar em formato numérico e organizados em colunas de recursos?
No campo da aprendizagem automática, particularmente no contexto de big data para modelos de formação na nuvem, a representação dos dados desempenha um papel crucial no sucesso do processo de aprendizagem. Os recursos, que são propriedades ou características mensuráveis individuais dos dados, são normalmente organizados em colunas de recursos. Enquanto é
Qual é a taxa de aprendizado no aprendizado de máquina?
A taxa de aprendizagem é um parâmetro crucial de ajuste de modelo no contexto de aprendizado de máquina. Ele determina o tamanho do passo em cada iteração da etapa de treinamento, com base nas informações obtidas na etapa de treinamento anterior. Ao ajustar a taxa de aprendizagem, podemos controlar a taxa na qual o modelo aprende com os dados de treinamento e
A divisão de dados normalmente recomendada entre treinamento e avaliação é próxima de 80% a 20%, respectivamente?
A divisão usual entre treinamento e avaliação em modelos de aprendizado de máquina não é fixa e pode variar dependendo de vários fatores. No entanto, é geralmente recomendado alocar uma parte significativa dos dados para formação, normalmente cerca de 70-80%, e reservar a parte restante para avaliação, que seria cerca de 20-30%. Essa divisão garante que
- Publicado em Inteligência artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Etapas adicionais no aprendizado de máquina, Big data para modelos de treinamento na nuvem
As soluções em nuvem do Google podem ser usadas para dissociar a computação do armazenamento para um treinamento mais eficiente do modelo de ML com big data?
O treinamento eficiente de modelos de aprendizado de máquina com big data é um aspecto crucial no campo da inteligência artificial. O Google oferece soluções especializadas que permitem desacoplar a computação do armazenamento, possibilitando processos de treinamento eficientes. Essas soluções, como Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery e conjuntos de dados abertos, fornecem uma estrutura abrangente para o avanço
O Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferece aquisição e configuração automática de recursos e lida com o desligamento de recursos após a conclusão do treinamento do modelo?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) é uma ferramenta poderosa fornecida pelo Google Cloud Platform (GCP) para treinar modelos de aprendizado de máquina de maneira distribuída e paralela. Porém, não oferece aquisição e configuração automática de recursos, nem realiza desligamento de recursos após o término do treinamento do modelo. Nesta resposta, iremos
É possível treinar modelos de aprendizado de máquina em conjuntos de dados arbitrariamente grandes sem problemas?
Treinar modelos de aprendizado de máquina em grandes conjuntos de dados é uma prática comum no campo da inteligência artificial. No entanto, é importante notar que o tamanho do conjunto de dados pode representar desafios e potenciais contratempos durante o processo de formação. Vamos discutir a possibilidade de treinar modelos de aprendizado de máquina em conjuntos de dados arbitrariamente grandes e o
Ao usar o CMLE, a criação de uma versão exige a especificação de uma origem de um modelo exportado?
Ao usar CMLE (Cloud Machine Learning Engine) para criar uma versão, é necessário especificar a origem de um modelo exportado. Este requisito é importante por vários motivos, que serão explicados detalhadamente nesta resposta. Primeiramente, vamos entender o que se entende por “modelo exportado”. No contexto do CMLE, um modelo exportado