È necessario prima caricare su Google Storage (GCS) un set di dati per addestrare su di esso un modello di machine learning in Google Cloud?
Nel campo dell’Intelligenza Artificiale e del machine learning, il processo di training dei modelli nel cloud prevede diversi passaggi e considerazioni. Una di queste considerazioni è l'archiviazione del set di dati utilizzato per l'addestramento. Anche se non è un requisito assoluto caricare il set di dati su Google Storage (GCS) prima di addestrare un modello di machine learning
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Strumenti di Google per il machine learning, Google Cloud Datalab: taccuino nel cloud
In che modo l'archiviazione di informazioni rilevanti in un database aiuta a gestire grandi quantità di dati?
L'archiviazione di informazioni rilevanti in un database è fondamentale per gestire efficacemente grandi quantità di dati nel campo dell'Intelligenza Artificiale, in particolare nel dominio del Deep Learning con TensorFlow durante la creazione di un chatbot. I database forniscono un approccio strutturato e organizzato per archiviare e recuperare i dati, consentendo una gestione efficiente dei dati e facilitando varie operazioni su
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Creazione di un chatbot con deep learning, Python e TensorFlow, Struttura dati, Revisione d'esame
Qual è lo scopo di cancellare i dati ogni due partite nel gioco AI Pong?
La cancellazione dei dati dopo ogni due partite nel gioco AI Pong ha uno scopo specifico nel contesto del deep learning con TensorFlow.js. Questa pratica viene implementata per migliorare il processo di formazione e garantire le prestazioni ottimali del modello di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di deep learning si basano su grandi quantità di dati per apprendere e
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Apprendimento approfondito nel browser con TensorFlow.js, AI Pong in TensorFlow.js, Revisione d'esame
Qual è lo scopo del framework TensorFlow Extended (TFX)?
Lo scopo del framework TensorFlow Extended (TFX) è fornire una piattaforma completa e scalabile per lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning (ML) in produzione. TFX è specificamente progettato per affrontare le sfide affrontate dai professionisti del machine learning durante la transizione dalla ricerca all'implementazione, fornendo una serie di strumenti e best practice per
Qual è la differenza tra archiviazione e compressione?
L'archiviazione e la compressione sono due concetti distinti nell'ambito dell'amministrazione del sistema Linux. Sebbene entrambi implichino la manipolazione di file e dati, hanno scopi diversi e impiegano tecniche diverse. Comprendere la differenza tra archiviazione e compressione è fondamentale per gestire e proteggere in modo efficiente i dati in un ambiente Linux. L'archiviazione si riferisce al processo
- Pubblicato in Cybersecurity, Amministrazione del sistema Linux EITC/IS/LSA, Avanzare nelle attività di sysadmin di Linux, Archiviazione e compressione su Linux, Revisione d'esame
Quali funzionalità aggiuntive offre App Engine, oltre alla scalabilità e alla gestione dei dati?
App Engine, un potente componente di Google Cloud Platform (GCP), offre un'ampia gamma di funzionalità oltre alla scalabilità e alla gestione dei dati. Queste funzionalità aggiuntive migliorano lo sviluppo, la distribuzione e la gestione delle applicazioni, rendendola una piattaforma completa per la creazione e l'esecuzione di applicazioni scalabili. In questa risposta, esploreremo alcune delle funzionalità chiave fornite
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Laboratori GCP, App scalabili con App Engine, Revisione d'esame
Come possiamo abilitare il controllo delle versioni per un bucket in Google Cloud Storage?
L'abilitazione del controllo delle versioni per un bucket in Google Cloud Storage è un aspetto cruciale della gestione dei dati, poiché garantisce la conservazione e il monitoraggio delle modifiche apportate agli oggetti all'interno del bucket nel tempo. Il controllo delle versioni fornisce una rete di sicurezza contro eliminazioni o modifiche accidentali consentendo il ripristino delle versioni precedenti degli oggetti. In questa risposta, lo faremo
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Introduzione a GCP, Utilizzo del controllo delle versioni degli oggetti, Revisione d'esame
Quali sono i vantaggi dell'eliminazione del vecchio set di dati dopo averlo copiato in BigQuery?
L'eliminazione del vecchio set di dati dopo averlo copiato in BigQuery offre diversi vantaggi che contribuiscono a una gestione efficiente dei dati e all'ottimizzazione dei costi. Rimuovendo il vecchio set di dati, gli utenti possono garantire l'integrità dei dati, migliorare le prestazioni delle query e ridurre i costi di archiviazione. In primo luogo, l'eliminazione del vecchio set di dati aiuta a mantenere l'integrità dei dati. Quando si copia un set di dati in BigQuery, lo è
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Introduzione a GCP, Copia di set di dati in BigQuery, Revisione d'esame
Quali sono i vantaggi dell'utilizzo delle VM per il machine learning?
Le macchine virtuali (VM) offrono diversi vantaggi quando si tratta di attività di machine learning. Nel campo dell'intelligenza artificiale (AI), in particolare nel contesto di Google Cloud Machine Learning e dei progressi nell'apprendimento automatico, l'utilizzo delle macchine virtuali può migliorare notevolmente l'efficienza e l'efficacia del processo di apprendimento. In questa risposta, esploreremo i vari
Perché mettere i dati nel cloud è considerato l'approccio migliore quando si lavora con set di big data per il machine learning?
Quando si lavora con set di big data per l'apprendimento automatico, l'inserimento dei dati nel cloud è considerato l'approccio migliore per diversi motivi. Questo approccio offre numerosi vantaggi in termini di scalabilità, accessibilità, convenienza e collaborazione. In questa risposta, esploreremo questi vantaggi in dettaglio, fornendo una spiegazione completa del motivo per cui esiste il cloud storage
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ulteriori passaggi nell'apprendimento automatico, Big data per l'addestramento di modelli nel cloud, Revisione d'esame