Ar Tensorflow gali būti naudojamas giliųjų neuronų tinklų (DNN) mokymui ir išvadoms?
„TensorFlow“ yra plačiai naudojama atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kurią sukūrė „Google“. Jame pateikiama išsami įrankių, bibliotekų ir išteklių ekosistema, leidžianti kūrėjams ir tyrėjams efektyviai kurti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius. Giliųjų neuroninių tinklų (DNN) kontekste „TensorFlow“ gali ne tik treniruoti šiuos modelius, bet ir palengvinti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „TensorFlow Hub“, skirtas produktyvesniam mašinų mokymuisi
Kokios yra aukšto lygio „TensorFlow“ API?
TensorFlow yra galinga atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kurią sukūrė Google. Jame pateikiamas platus įrankių ir API spektras, leidžiantis tyrėjams ir kūrėjams kurti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius. „TensorFlow“ siūlo tiek žemo, tiek aukšto lygio API, kurių kiekviena atitinka skirtingą abstrakcijos ir sudėtingumo lygį. Kalbant apie aukšto lygio API, TensorFlow
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Mašinų mokymosi patirtis, Tensor Processing Units - istorija ir techninė įranga
Ar kuriant versiją debesų mašinų mokymosi modulyje reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį?
Naudojant Cloud Machine Learning Engine, tiesa, kad kuriant versiją reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį. Šis reikalavimas yra būtinas tinkamam debesų mašinų mokymosi variklio veikimui ir užtikrina, kad sistema galėtų efektyviai panaudoti parengtus modelius numatymo užduotims atlikti. Aptarkime išsamų paaiškinimą
Ar Google TensorFlow sistema leidžia padidinti abstrakcijos lygį kuriant mašininio mokymosi modelius (pvz., pakeičiant kodavimą konfigūracija)?
„Google TensorFlow“ sistema iš tikrųjų leidžia kūrėjams padidinti abstrakcijos lygį kuriant mašininio mokymosi modelius, todėl kodavimą galima pakeisti konfigūracija. Ši funkcija suteikia didelį pranašumą našumo ir naudojimo paprastumo požiūriu, nes supaprastina mašininio mokymosi modelių kūrimo ir diegimo procesą. Vienas
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Kuo skiriasi TensorFlow ir TensorBoard?
„TensorFlow“ ir „TensorBoard“ yra įrankiai, plačiai naudojami mašininio mokymosi srityje, ypač modelių kūrimui ir vizualizavimui. Nors jie yra susiję ir dažnai naudojami kartu, tarp jų yra aiškių skirtumų. „TensorFlow“ yra „Google“ sukurta atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema. Jame pateikiamas išsamus įrankių rinkinys ir
Kokie yra „Eager“ režimo, o ne įprasto „TensorFlow“, kai išjungtas „Eager“ režimas, naudojimo trūkumai?
„TensorFlow“ Eager režimas yra programavimo sąsaja, leidžianti nedelsiant atlikti operacijas, todėl lengviau derinti ir suprasti kodą. Tačiau yra keletas „Eager“ režimo trūkumų, palyginti su įprastu „TensorFlow“, kai Eager režimas išjungtas. Šiame atsakyme mes išsamiai išnagrinėsime šiuos trūkumus. Vienas iš pagrindinių
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „TensorFlow Eger“ režimas
Koks pranašumas pirmiausia naudojant Keras modelį, o paskui konvertuojant jį į TensorFlow vertinimą, o ne tiesiog naudojant TensorFlow?
Kalbant apie mašininio mokymosi modelių kūrimą, „Keras“ ir „TensorFlow“ yra populiarios sistemos, siūlančios daugybę funkcijų ir galimybių. Nors TensorFlow yra galinga ir lanksti biblioteka, skirta kurti ir mokyti gilaus mokymosi modelius, Keras siūlo aukštesnio lygio API, kuri supaprastina neuroninių tinklų kūrimo procesą. Kai kuriais atvejais tai
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „Keras“ mastelio padidinimas naudojant įvertintuvus
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
Kaip debesies paslaugas galima panaudoti atliekant giluminio mokymosi skaičiavimus GPU?
Debesijos paslaugos pakeitė gilaus mokymosi skaičiavimo metodą GPU. Išnaudodami debesies galią, mokslininkai ir praktikai gali pasiekti didelio našumo skaičiavimo išteklius nereikalaujant brangių aparatinės įrangos investicijų. Šiame atsakyme išnagrinėsime, kaip debesies paslaugas galima panaudoti atliekant giluminio mokymosi skaičiavimus GPU,
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Pažanga giliai mokantis, Skaičiavimas GPU, Egzamino peržiūra
Kuo „PyTorch“ skiriasi nuo kitų giluminio mokymosi bibliotekų, tokių kaip „TensorFlow“, naudojimo paprastumu ir greičiu?
„PyTorch“ ir „TensorFlow“ yra dvi populiarios gilaus mokymosi bibliotekos, kurios dirbtinio intelekto srityje įgijo didelę trauką. Nors abi bibliotekos siūlo galingus giliųjų neuronų tinklų kūrimo ir mokymo įrankius, jos skiriasi naudojimo paprastumu ir greičiu. Šiame atsakyme mes išsamiai išnagrinėsime šiuos skirtumus. Lengvumas
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Įvadas, Įvadas į gilų mokymąsi su Python ir Pytorch, Egzamino peržiūra