V TensorFlow 2.0 a novších sa už relácie priamo nepoužívajú. Je nejaký dôvod ich používať?
V TensorFlow 2.0 a novších verziách bol koncept relácií, ktorý bol základným prvkom v predchádzajúcich verziách TensorFlow, zastaraný. Relácie boli použité v TensorFlow 1.x na spustenie grafov alebo častí grafov, čo umožnilo kontrolu nad tým, kedy a kde sa uskutoční výpočet. S predstavením TensorFlow 2.0 sa však stalo dychtivé vykonávanie
Používa sa TensorFlow lite pre Android len na odvodenie alebo sa dá použiť aj na tréning?
TensorFlow Lite pre Android je odľahčená verzia TensorFlow špeciálne navrhnutá pre mobilné a vstavané zariadenia. Primárne sa používa na spúšťanie vopred pripravených modelov strojového učenia na mobilných zariadeniach na efektívne vykonávanie úloh odvodenia. TensorFlow Lite je optimalizovaný pre mobilné platformy a jeho cieľom je poskytnúť nízku latenciu a malú binárnu veľkosť.
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Programovanie TensorFlow, TensorFlow Lite pre Android
Ako možno začať vytvárať modely AI v službe Google Cloud pre predpovede bez servera vo veľkom rozsahu?
Ak sa chcete vydať na cestu vytvárania modelov umelej inteligencie (AI) pomocou Google Cloud Machine Learning pre predpovede bez servera vo veľkom rozsahu, musíte postupovať podľa štruktúrovaného prístupu, ktorý zahŕňa niekoľko kľúčových krokov. Tieto kroky zahŕňajú pochopenie základov strojového učenia, oboznámenie sa so službami AI Google Cloud, nastavenie vývojového prostredia, prípravu a
Ako sa implementuje model AI, ktorý vykonáva strojové učenie?
Na implementáciu modelu AI, ktorý vykonáva úlohy strojového učenia, je potrebné porozumieť základným konceptom a procesom zahrnutým do strojového učenia. Strojové učenie (ML) je podmnožinou umelej inteligencie (AI), ktorá umožňuje systémom učiť sa a zlepšovať sa na základe skúseností bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Google Cloud Machine Learning poskytuje platformu a nástroje
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Algoritmy strojového učenia sa môžu naučiť predpovedať alebo klasifikovať nové, neviditeľné údaje. Čo zahŕňa návrh prediktívnych modelov neoznačených údajov?
Návrh prediktívnych modelov pre neoznačené údaje v strojovom učení zahŕňa niekoľko kľúčových krokov a úvah. Neoznačené údaje sa týkajú údajov, ktoré nemajú preddefinované cieľové označenia alebo kategórie. Cieľom je vyvinúť modely, ktoré dokážu presne predpovedať alebo klasifikovať nové, neviditeľné údaje na základe vzorov a vzťahov získaných z dostupných
Ako vytvoriť model v Google Cloud Machine Learning?
Ak chcete vytvoriť model v nástroji Google Cloud Machine Learning Engine, musíte postupovať podľa štruktúrovaného pracovného postupu, ktorý zahŕňa rôzne komponenty. Tieto komponenty zahŕňajú prípravu vašich údajov, definovanie vášho modelu a jeho školenie. Preskúmajme každý krok podrobnejšie. 1. Príprava dát: Pred vytvorením modelu je dôležité pripraviť si
Akú úlohu hrá TensorFlow pri vývoji a nasadení modelu strojového učenia používaného v aplikácii Tambua?
TensorFlow hrá kľúčovú úlohu pri vývoji a nasadení modelu strojového učenia používaného v aplikácii Tambua na pomoc lekárom pri zisťovaní ochorení dýchacích ciest. TensorFlow je open source rámec strojového učenia vyvinutý spoločnosťou Google, ktorý poskytuje komplexný ekosystém na vytváranie a nasadzovanie modelov strojového učenia. Ponúka širokú škálu nástrojov
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Aplikácie TensorFlow, Pomoc lekárom pri odhaľovaní chorôb dýchacích ciest pomocou strojového učenia, Preskúmanie skúšky
Čo je TensorFlow Extended (TFX) a ako pomáha pri zavádzaní modelov strojového učenia do výroby?
TensorFlow Extended (TFX) je výkonná open source platforma vyvinutá spoločnosťou Google na nasadenie a správu modelov strojového učenia v produkčných prostrediach. Poskytuje komplexnú sadu nástrojov a knižníc, ktoré pomáhajú zefektívniť pracovný tok strojového učenia, od príjmu údajov a predbežného spracovania až po trénovanie a poskytovanie modelov. TFX je špeciálne navrhnutý tak, aby riešil výzvy
Aké horizontálne vrstvy obsahuje TFX pre správu a optimalizáciu potrubia?
TFX, čo je skratka pre TensorFlow Extended, je komplexná platforma typu end-to-end na vytváranie kanálov strojového učenia pripravených na výrobu. Poskytuje súbor nástrojov a komponentov, ktoré uľahčujú vývoj a nasadenie škálovateľných a spoľahlivých systémov strojového učenia. TFX je navrhnutý tak, aby riešil výzvy súvisiace so správou a optimalizáciou kanálov strojového učenia, čo umožňuje vedcom údajov
Aké sú rôzne fázy ML potrubia v TFX?
TensorFlow Extended (TFX) je výkonná open-source platforma navrhnutá tak, aby uľahčila vývoj a nasadenie modelov strojového učenia (ML) v produkčných prostrediach. Poskytuje komplexnú sadu nástrojov a knižníc, ktoré umožňujú výstavbu end-to-end ML potrubí. Tieto potrubia pozostávajú z niekoľkých odlišných fáz, z ktorých každá slúži špecifickému účelu a prispieva
- 1
- 2