Το TensorFlow lite για Android χρησιμοποιείται μόνο για συμπεράσματα ή μπορεί να χρησιμοποιηθεί και για εκπαίδευση;
Το TensorFlow Lite για Android είναι μια ελαφριά έκδοση του TensorFlow ειδικά σχεδιασμένη για κινητές συσκευές και ενσωματωμένες συσκευές. Χρησιμοποιείται κυρίως για την εκτέλεση προεκπαιδευμένων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κινητές συσκευές για την αποτελεσματική εκτέλεση εργασιών συμπερασμάτων. Το TensorFlow Lite είναι βελτιστοποιημένο για κινητές πλατφόρμες και στοχεύει να παρέχει χαμηλό λανθάνοντα χρόνο και μικρό δυαδικό μέγεθος για να ενεργοποιήσει
Πώς μπορεί κανείς να αρχίσει να φτιάχνει μοντέλα AI στο Google Cloud για προβλέψεις χωρίς διακομιστή σε κλίμακα;
Για να ξεκινήσετε το ταξίδι της δημιουργίας μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης (AI) χρησιμοποιώντας το Google Cloud Machine Learning για προβλέψεις χωρίς διακομιστή σε κλίμακα, πρέπει να ακολουθήσετε μια δομημένη προσέγγιση που περιλαμβάνει πολλά βασικά βήματα. Αυτά τα βήματα περιλαμβάνουν την κατανόηση των βασικών στοιχείων της μηχανικής μάθησης, την εξοικείωση με τις υπηρεσίες AI του Google Cloud, τη δημιουργία ενός περιβάλλοντος ανάπτυξης, την προετοιμασία και
Πώς μπορεί κανείς να εφαρμόσει ένα μοντέλο AI που κάνει μηχανική εκμάθηση;
Για να εφαρμοστεί ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που εκτελεί εργασίες μηχανικής μάθησης, πρέπει να κατανοήσει κανείς τις θεμελιώδεις έννοιες και διαδικασίες που εμπλέκονται στη μηχανική μάθηση. Η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) που επιτρέπει στα συστήματα να μαθαίνουν και να βελτιώνονται από την εμπειρία χωρίς να προγραμματίζονται ρητά. Το Google Cloud Machine Learning παρέχει μια πλατφόρμα και εργαλεία
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Εισαγωγή, Τι είναι η μηχανική μάθηση
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να μάθουν να προβλέπουν ή να ταξινομούν νέα, αόρατα δεδομένα. Τι περιλαμβάνει ο σχεδιασμός προγνωστικών μοντέλων δεδομένων χωρίς ετικέτα;
Ο σχεδιασμός προγνωστικών μοντέλων για δεδομένα χωρίς ετικέτα στη μηχανική μάθηση περιλαμβάνει πολλά βασικά βήματα και ζητήματα. Τα δεδομένα χωρίς ετικέτα αναφέρονται σε δεδομένα που δεν έχουν προκαθορισμένες ετικέτες ή κατηγορίες στόχων. Ο στόχος είναι να αναπτυχθούν μοντέλα που να μπορούν να προβλέψουν ή να ταξινομήσουν με ακρίβεια νέα, αόρατα δεδομένα με βάση μοτίβα και σχέσεις που αντλήθηκαν από τα διαθέσιμα
Πώς να δημιουργήσετε ένα μοντέλο στο Google Cloud Machine Learning;
Για να δημιουργήσετε ένα μοντέλο στο Google Cloud Machine Learning Engine, πρέπει να ακολουθήσετε μια δομημένη ροή εργασίας που περιλαμβάνει διάφορα στοιχεία. Αυτά τα στοιχεία περιλαμβάνουν την προετοιμασία των δεδομένων σας, τον καθορισμό του μοντέλου σας και την εκπαίδευσή του. Ας εξερευνήσουμε κάθε βήμα με περισσότερες λεπτομέρειες. 1. Προετοιμασία των δεδομένων: Πριν δημιουργήσετε ένα μοντέλο, είναι σημαντικό να προετοιμάσετε το δικό σας
Τι ρόλο παίζει το TensorFlow στην ανάπτυξη και την ανάπτυξη του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιείται στην εφαρμογή Tambua;
Το TensorFlow διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην ανάπτυξη και την ανάπτυξη του μοντέλου μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιείται στην εφαρμογή Tambua για να βοηθά τους γιατρούς να ανιχνεύουν αναπνευστικές ασθένειες. Το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την Google και παρέχει ένα ολοκληρωμένο οικοσύστημα για τη δημιουργία και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης. Προσφέρει μεγάλη γκάμα εργαλείων
Τι είναι το TensorFlow Extended (TFX) και πώς βοηθάει στην παραγωγή μοντέλων μηχανικής εκμάθησης;
Το TensorFlow Extended (TFX) είναι μια ισχυρή πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την Google για την ανάπτυξη και τη διαχείριση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε περιβάλλοντα παραγωγής. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο σύνολο εργαλείων και βιβλιοθηκών που βοηθούν στον εξορθολογισμό της ροής εργασιών μηχανικής εκμάθησης, από την απορρόφηση δεδομένων και την προεπεξεργασία έως την εκπαίδευση και την εξυπηρέτηση μοντέλων. Το TFX έχει σχεδιαστεί ειδικά για να αντιμετωπίζει τις προκλήσεις
Ποια είναι τα οριζόντια επίπεδα που περιλαμβάνονται στο TFX για διαχείριση και βελτιστοποίηση αγωγών;
Το TFX, το οποίο σημαίνει TensorFlow Extended, είναι μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα από άκρο σε άκρο για την κατασκευή αγωγών μηχανικής εκμάθησης έτοιμων για παραγωγή. Παρέχει ένα σύνολο εργαλείων και εξαρτημάτων που διευκολύνουν την ανάπτυξη και την ανάπτυξη επεκτάσιμων και αξιόπιστων συστημάτων μηχανικής μάθησης. Το TFX έχει σχεδιαστεί για να αντιμετωπίζει τις προκλήσεις της διαχείρισης και της βελτιστοποίησης των αγωγών μηχανικής μάθησης, δίνοντας τη δυνατότητα στους επιστήμονες δεδομένων
Ποιες είναι οι διαφορετικές φάσεις του αγωγού ML στο TFX;
Το TensorFlow Extended (TFX) είναι μια ισχυρή πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για να διευκολύνει την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML) σε περιβάλλοντα παραγωγής. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο σύνολο εργαλείων και βιβλιοθηκών που επιτρέπουν την κατασκευή αγωγών ML από άκρο σε άκρο. Αυτοί οι αγωγοί αποτελούνται από πολλές διακριτές φάσεις, καθεμία από τις οποίες εξυπηρετεί έναν συγκεκριμένο σκοπό και συνεισφέρει
Ποιες είναι οι συγκεκριμένες εκτιμήσεις για την ML κατά την ανάπτυξη μιας εφαρμογής ML;
Κατά την ανάπτυξη μιας εφαρμογής μηχανικής μάθησης (ML), πρέπει να ληφθούν υπόψη διάφορα ζητήματα ειδικά για το ML. Αυτές οι εκτιμήσεις είναι ζωτικής σημασίας προκειμένου να διασφαλιστεί η αποτελεσματικότητα, η αποδοτικότητα και η αξιοπιστία του μοντέλου ML. Σε αυτήν την απάντηση, θα συζητήσουμε μερικά από τα βασικά ζητήματα που αφορούν ειδικά το ML που πρέπει να έχουν υπόψη τους οι προγραμματιστές πότε
- 1
- 2