TensorFlow 2.0 ja uuemates versioonides ei kasutata seansse enam otse. Kas on põhjust neid kasutada?
TensorFlow 2.0 ja uuemates versioonides on seansside kontseptsioon, mis oli TensorFlow varasemate versioonide põhielement, aegunud. Seansse kasutati rakenduses TensorFlow 1.x graafikute või graafikute osade täitmiseks, võimaldades kontrollida, millal ja kus arvutamine toimub. Kuid TensorFlow 2.0 kasutuselevõtuga muutus innukas teostus
Kas Androidile mõeldud TensorFlow lite'i kasutatakse ainult järelduste tegemiseks või saab seda kasutada ka treenimiseks?
TensorFlow Lite Androidile on TensorFlow kerge versioon, mis on loodud spetsiaalselt mobiilseadmete ja manustatud seadmete jaoks. Seda kasutatakse peamiselt eelkoolitatud masinõppemudelite käitamiseks mobiilseadmetes, et tõhusalt teha järeldustoiminguid. TensorFlow Lite on optimeeritud mobiilplatvormide jaoks ja selle eesmärk on pakkuda madalat latentsust ja väikest binaarsuurust, et võimaldada
Kuidas alustada Google Cloudis tehisintellekti mudelite loomist serverita ulatuslike prognooside jaoks?
Tehisintellekti (AI) mudelite loomise teekonna alustamiseks, kasutades Google Cloud Machine Learningi serverivabade prognooside jaoks, tuleb järgida struktureeritud lähenemisviisi, mis hõlmab mitut põhietappi. Need sammud hõlmavad masinõppe põhitõdede mõistmist, Google Cloudi tehisintellekti teenustega tutvumist, arenduskeskkonna seadistamist, ettevalmistamist ja
Kuidas rakendada masinõpet teostavat tehisintellekti mudelit?
Masinõppe ülesandeid täitva AI mudeli rakendamiseks tuleb mõista masinõppega seotud põhikontseptsioone ja protsesse. Masinõpe (ML) on tehisintellekti (AI) alamhulk, mis võimaldab süsteemidel õppida ja kogemustest täiustada, ilma et neid oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Google Cloud Machine Learning pakub platvormi ja tööriistu
Masinõppe algoritmid võivad õppida ennustama või klassifitseerima uusi nähtamatuid andmeid. Mida hõlmab märgistamata andmete ennustavate mudelite kavandamine?
Ennustavate mudelite kujundamine masinõppes märgistamata andmete jaoks hõlmab mitmeid olulisi samme ja kaalutlusi. Märgistamata andmed viitavad andmetele, millel pole eelmääratletud sihtmärgiseid või -kategooriaid. Eesmärk on välja töötada mudeleid, mis suudavad täpselt ennustada või klassifitseerida uusi, nähtamatuid andmeid olemasolevatest õpitud mustritest ja suhetest.
Kuidas Google Cloud Machine Learningis mudelit luua?
Mudeli loomiseks Google Cloud Machine Learning Engine'is peate järgima struktureeritud töövoogu, mis hõlmab erinevaid komponente. Need komponendid hõlmavad teie andmete ettevalmistamist, mudeli määratlemist ja selle koolitamist. Uurime iga sammu üksikasjalikumalt. 1. Andmete ettevalmistamine: enne mudeli loomist on ülioluline oma
Millist rolli mängib TensorFlow Tambua rakenduses kasutatava masinõppemudeli väljatöötamisel ja juurutamisel?
TensorFlow mängib Tambua rakenduses kasutatava masinõppemudeli väljatöötamisel ja juurutamisel otsustavat rolli, et aidata arstidel avastada hingamisteede haigusi. TensorFlow on Google'i välja töötatud avatud lähtekoodiga masinõpperaamistik, mis pakub terviklikku ökosüsteemi masinõppemudelite loomiseks ja juurutamiseks. See pakub laia valikut tööriistu
Mis on TensorFlow Extended (TFX) ja kuidas see aitab masinõppemudeleid tootmisse viia?
TensorFlow Extended (TFX) on Google'i välja töötatud võimas avatud lähtekoodiga platvorm masinõppemudelite juurutamiseks ja haldamiseks tootmiskeskkondades. See pakub laiaulatuslikku tööriistade ja teekide komplekti, mis aitavad sujuvamaks muuta masinõppe töövoogu alates andmete sisestamisest ja eeltöötlusest kuni mudeli koolituse ja teenindamiseni. TFX on spetsiaalselt loodud väljakutsetega toimetulemiseks
Millised on TFX-i horisontaalsed kihid torujuhtme haldamiseks ja optimeerimiseks?
TFX, mis tähendab TensorFlow Extended, on terviklik platvorm tootmisvalmis masinõppe torujuhtmete ehitamiseks. See pakub komplekti tööriistu ja komponente, mis hõlbustavad skaleeritavate ja usaldusväärsete masinõppesüsteemide arendamist ja juurutamist. TFX on loodud masinõppe torujuhtmete haldamise ja optimeerimise väljakutsetega tegelemiseks, võimaldades andmeteadlastel
Millised on TFX-i ML-konveieri erinevad faasid?
TensorFlow Extended (TFX) on võimas avatud lähtekoodiga platvorm, mis on loodud hõlbustama masinõppe (ML) mudelite väljatöötamist ja juurutamist tootmiskeskkondades. See pakub laiaulatuslikku tööriistade ja teekide komplekti, mis võimaldavad luua ots-otsani ML-konveieri. Need torujuhtmed koosnevad mitmest erinevast etapist, millest igaüks teenib kindlat eesmärki ja annab oma panuse
- 1
- 2