Ar „TensorFlow lite“, skirta „Android“, naudojama tik išvadoms, ar gali būti naudojama ir treniruotėms?
„TensorFlow Lite“, skirta „Android“, yra lengva „TensorFlow“ versija, specialiai sukurta mobiliesiems ir įterptiesiems įrenginiams. Jis pirmiausia naudojamas paleisti iš anksto parengtus mašininio mokymosi modelius mobiliuosiuose įrenginiuose, kad būtų galima efektyviai atlikti išvadų užduotis. „TensorFlow Lite“ yra optimizuotas mobiliosioms platformoms ir siekia užtikrinti mažą delsą ir mažą dvejetainį dydį, kad būtų galima
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow“ programavimas, „TensorFlow Lite“, skirta „Android“
Kaip pradėti kurti dirbtinio intelekto modelius „Google Cloud“, kad būtų galima prognozuoti be serverio?
Norint pradėti dirbtinio intelekto (AI) modelių kūrimo kelionę, naudojant „Google Cloud Machine Learning“, skirtą didelio masto prognozėms be serverių, reikia laikytis struktūrinio požiūrio, apimančio kelis pagrindinius veiksmus. Šie veiksmai apima mašininio mokymosi pagrindų supratimą, susipažinimą su „Google Cloud“ AI paslaugomis, kūrimo aplinkos nustatymą, pasiruošimą ir
Kaip įdiegti AI modelį, kuris mokosi mašinoje?
Norint įgyvendinti AI modelį, kuris atlieka mašininio mokymosi užduotis, reikia suprasti pagrindines sąvokas ir procesus, susijusius su mašininiu mokymusi. Mašinų mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto (AI) pogrupis, leidžiantis sistemoms mokytis ir tobulėti iš patirties, jos nėra aiškiai užprogramuotos. „Google Cloud Machine Learning“ suteikia platformą ir įrankius
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Mašininio mokymosi algoritmai gali išmokti numatyti arba klasifikuoti naujus, nematytus duomenis. Ką apima nuspėjamųjų nepažymėtų duomenų modelių kūrimas?
Nepažymėtų duomenų nuspėjamųjų modelių kūrimas mašininio mokymosi metu apima kelis pagrindinius veiksmus ir svarstymus. Nepažymėti duomenys reiškia duomenis, kurie neturi iš anksto nustatytų tikslinių etikečių ar kategorijų. Tikslas yra sukurti modelius, kurie galėtų tiksliai numatyti arba klasifikuoti naujus, nematytus duomenis pagal modelius ir ryšius, išmoktus iš turimų.
Kaip sukurti modelį „Google Cloud Machine Learning“?
Norėdami sukurti modelį „Google Cloud Machine Learning Engine“, turite laikytis struktūrinės darbo eigos, apimančios įvairius komponentus. Šie komponentai apima duomenų paruošimą, modelio apibrėžimą ir jo mokymą. Išsamiau išnagrinėkime kiekvieną žingsnį. 1. Duomenų paruošimas: prieš kuriant modelį labai svarbu parengti savo
Kokį vaidmenį „TensorFlow“ atlieka kuriant ir diegiant mašininio mokymosi modelį, naudojamą Tambua programoje?
TensorFlow vaidina lemiamą vaidmenį kuriant ir diegiant mašininio mokymosi modelį, naudojamą Tambua programėlėje, padedančiam gydytojams aptikti kvėpavimo takų ligas. „TensorFlow“ yra „Google“ sukurta atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, suteikianti išsamią mašininio mokymosi modelių kūrimo ir diegimo ekosistemą. Jis siūlo platų įrankių asortimentą
Kas yra TensorFlow Extended (TFX) ir kaip tai padeda įdiegti mašininio mokymosi modelius į gamybą?
„TensorFlow Extended“ (TFX) yra galinga atvirojo kodo platforma, sukurta „Google“, skirta mašininio mokymosi modeliams diegti ir valdyti gamybinėse aplinkose. Jame pateikiamas išsamus įrankių ir bibliotekų rinkinys, padedantis supaprastinti mašininio mokymosi darbo eigą – nuo duomenų gavimo ir išankstinio apdorojimo iki modelio mokymo ir aptarnavimo. TFX yra specialiai sukurtas iššūkiams spręsti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow Extended“ (TFX), metaduomenų, Egzamino peržiūra
Kokie horizontalūs sluoksniai yra įtraukti į TFX vamzdynų valdymui ir optimizavimui?
TFX, kuris reiškia TensorFlow Extended, yra visapusiška platforma, skirta gamybai paruoštiems mašininio mokymosi vamzdynams kurti. Jame pateikiamas įrankių ir komponentų rinkinys, palengvinantis keičiamo dydžio ir patikimų mašininio mokymosi sistemų kūrimą ir diegimą. TFX sukurta siekiant išspręsti mašininio mokymosi vamzdynų valdymo ir optimizavimo iššūkius, leidžiančius duomenų mokslininkams
Kokios yra skirtingos ML konvejerio fazės TFX?
„TensorFlow Extended“ (TFX) yra galinga atvirojo kodo platforma, sukurta palengvinti mašininio mokymosi (ML) modelių kūrimą ir diegimą gamybinėse aplinkose. Jame pateikiamas išsamus įrankių ir bibliotekų rinkinys, leidžiantis kurti galutinius ML vamzdynus. Šiuos dujotiekius sudaro kelios skirtingos fazės, kurių kiekviena atlieka konkretų tikslą ir prisideda
Kokie yra specifiniai ML aspektai kuriant ML programą?
Kuriant mašininio mokymosi (ML) programą, reikia atsižvelgti į keletą su ML būdingų aspektų. Šie svarstymai yra labai svarbūs siekiant užtikrinti ML modelio efektyvumą, efektyvumą ir patikimumą. Šiame atsakyme aptarsime kai kuriuos pagrindinius su ML susijusius aspektus, kuriuos kūrėjai turėtų atsiminti
- 1
- 2