¿Qué es una codificación activa?
One hot coding es una técnica utilizada frecuentemente en el campo del aprendizaje profundo, específicamente en el contexto del aprendizaje automático y las redes neuronales. En TensorFlow, una popular biblioteca de aprendizaje profundo, una codificación en caliente es un método que se utiliza para representar datos categóricos en un formato que los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar fácilmente. En
¿Cómo configurar un shell en la nube?
Para configurar un Cloud Shell en Google Cloud Platform (GCP), debe seguir algunos pasos. Cloud Shell es un entorno de shell interactivo basado en web que proporciona acceso a una máquina virtual (VM) con bibliotecas y herramientas preinstaladas. Le permite administrar sus recursos de GCP y realizar diversas tareas sin la necesidad de
- Publicado en Computación en la nube (Cloud Computing), EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Empezando con GCP, Cáscara de la nube
¿Cómo diferenciar Google Cloud Console y Google Cloud Platform?
Google Cloud Console y Google Cloud Platform son dos componentes distintos dentro del ecosistema más amplio de los servicios de Google Cloud. Si bien están estrechamente relacionados, es importante comprender las diferencias entre ellos para navegar y utilizar eficazmente el entorno de Google Cloud. Google Cloud Console, también conocida como GCP Console, es
¿Las características que representan datos deberían estar en formato numérico y organizadas en columnas de características?
En el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en el contexto del big data para el entrenamiento de modelos en la nube, la representación de los datos juega un papel importante en el éxito del proceso de aprendizaje. Las características, que son propiedades o características individuales medibles de los datos, normalmente se organizan en columnas de características. mientras es
¿Cuál es la tasa de aprendizaje en el aprendizaje automático?
La tasa de aprendizaje es un parámetro importante de ajuste del modelo en el contexto del aprendizaje automático. Determina el tamaño del paso en cada iteración del paso de entrenamiento, en función de la información obtenida del paso de entrenamiento anterior. Al ajustar la tasa de aprendizaje, podemos controlar la velocidad a la que el modelo aprende de los datos de entrenamiento y
¿Los datos habitualmente recomendados se dividen entre formación y evaluación entre un 80 % y un 20 % respectivamente?
La división habitual entre formación y evaluación en los modelos de aprendizaje automático no es fija y puede variar según varios factores. Sin embargo, generalmente se recomienda asignar una parte importante de los datos para la capacitación, normalmente entre el 70 y el 80 %, y reservar la parte restante para la evaluación, que sería entre el 20 y el 30 %. Esta división asegura que
¿Se pueden utilizar las soluciones en la nube de Google para desacoplar la informática del almacenamiento y lograr un entrenamiento más eficiente del modelo de aprendizaje automático con big data?
El entrenamiento eficiente de modelos de aprendizaje automático con big data es un aspecto importante en el campo de la inteligencia artificial. Google ofrece soluciones especializadas que permiten desacoplar la informática del almacenamiento, permitiendo procesos de formación eficientes. Estas soluciones, como Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery y conjuntos de datos abiertos, proporcionan un marco integral para avanzar.
¿Ofrece Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) la adquisición y configuración automática de recursos y maneja el cierre de recursos una vez finalizado el entrenamiento del modelo?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) es una potente herramienta proporcionada por Google Cloud Platform (GCP) para entrenar modelos de aprendizaje automático de forma distribuida y paralela. Sin embargo, no ofrece adquisición y configuración automática de recursos, ni maneja el cierre de recursos una vez finalizado el entrenamiento del modelo. En esta respuesta, haremos
¿Es posible entrenar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos arbitrariamente grandes sin contratiempos?
Entrenar modelos de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos es una práctica común en el campo de la inteligencia artificial. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el tamaño del conjunto de datos puede plantear desafíos y posibles contratiempos durante el proceso de capacitación. Analicemos la posibilidad de entrenar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos arbitrariamente grandes y la
Cuando se utiliza CMLE, ¿la creación de una versión requiere especificar una fuente de un modelo exportado?
Cuando se utiliza CMLE (Cloud Machine Learning Engine) para crear una versión, es necesario especificar una fuente de un modelo exportado. Este requisito es importante por varias razones, que se explicarán en detalle en esta respuesta. En primer lugar, comprendamos qué se entiende por "modelo exportado". En el contexto de CMLE, un modelo exportado