Публикации по теме 'google-cloud-platform'
Новый инструмент Google для построения моделей машинного обучения: Vertex AI
Новый инструмент Google для создания моделей машинного обучения: Vertex AI
Vertex AI оказал огромное влияние, когда его представил генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи.
Так что же это за Vertex AI?
Инструменты пользовательской модели Vertex AI поддерживают расширенное кодирование ML. Благодаря специальным библиотекам для обучения модели требуется на 80 % меньше строк кода, чем для других платформ.
По данным Google, с помощью Vertex AI специалисты по данным могут..
Извлечение сущностей стало проще благодаря Google Document AI!!!
Извлечение сущностей стало проще благодаря Google Document AI!!!
Извлечение сущностей — это видный пример использования, который особенно характерен для каждой отрасли в сфере финансов и банковского дела, где автоматизация адресов клиентов и проверки личности может быть выгодной. Извлечение сущностей обычно используется в отраслевых сценариях использования, которые включают обработку документов, анализ документов, проверку и проверку документов. Я помню, как работал над проектами по..
Развертывание индивидуального обучения VertexAI
Vertex AI — это унифицированная платформа машинного обучения в Google Cloud, аналогичная SageMaker в AWS.
Когда я впервые посмотрел на VertexAI , я пропустил быстрое визуальное представление с обзором того, как работает индивидуальное обучение. Например, было непросто понять, что большая часть кода должна выполняться в другом проекте, управляемом Google Cloud, или как передать происхождение/метаданные в VertexAI.
Цель состоит в том, чтобы показать это здесь, дополненное кратким..
Семь советов по прогнозированию затрат на облако (с FB’s Prophet)
Моя команда и я недавно создали систему контроля расходов на облачные вычисления, которая помогает пользователям более легко анализировать свои затраты на облачные услуги. Но мы также хотели пойти дальше и дать пользователям возможность заглянуть в будущее с помощью прогнозов в один клик. Для этого мы основали наше решение на очень эффективных инструментах прогнозирования, включая Пророк Facebook, и подумали, что было бы полезно поделиться своими мыслями!
Совет №1: знай своего..
Как реализовать счетчик посетителей с помощью Google Cloud Firestore
Безопасное увеличение значения с помощью значения поля
В этом руководстве я продемонстрирую, как реализовать счетчик посетителей, который увеличивается при каждом обновлении страницы. Счетчик будет реализован с использованием базы данных Cloud Firestore и веб-приложения на базе Экспресс .
Cloud Firestore - это размещенная служба базы данных документов NoSQL, доступная на Google Cloud Platform . У службы есть уровень бесплатного пользования, который позволяет хранить до 1 ГиБ..
Аркада Уровень 2 июль
Данные быстро превращаются в валюту будущего. Каждый день генерируется невообразимое количество информации, предоставляя идеи и возможности, ожидающие своего открытия. По мере того, как мы принимаем революцию в области данных, становится все более очевидным, что те, кто сможет эффективно использовать и анализировать это богатство информации, будут определять будущее.
Добро пожаловать на Arcade Level 2 July , где мы приглашаем вас отправиться в глубокое погружение в преобразующие данные...
Используйте мощь GPU и TPU
Использование Google Colab
Что такое Google Colab?
Colaboratory — это бесплатная среда для ноутбуков Jupyter, которая не требует настройки и полностью работает в облаке. Он предоставляет GPU и TPU совершенно бесплатно ! Теперь мы можем разрабатывать приложения для глубокого обучения на этом бесплатном GPU/TPU.
Зачем использовать?
Colaboratory поддерживает Python 2.7 и Python 3.6, Бесплатные GPU и TPU, Построен на основе ноутбука Jupyter, Множество предустановленных..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..