У TensorFlow 2.0 і пазнейшых версіях сеансы больш не выкарыстоўваюцца непасрэдна. Ці ёсць падставы іх выкарыстоўваць?
У TensorFlow 2.0 і пазнейшых версіях канцэпцыя сеансаў, якая была фундаментальным элементам у больш ранніх версіях TensorFlow, састарэла. Сеансы выкарыстоўваліся ў TensorFlow 1.x для выканання графікаў або частак графікаў, дазваляючы кантраляваць, калі і дзе адбываецца вылічэнне. Аднак з увядзеннем TensorFlow 2.0 выкананне стала вельмі ахвотным
TensorFlow lite для Android выкарыстоўваецца толькі для вываду, ці яго можна выкарыстоўваць і для навучання?
TensorFlow Lite для Android - гэта палегчаная версія TensorFlow, спецыяльна распрацаваная для мабільных і ўбудаваных прылад. У асноўным ён выкарыстоўваецца для запуску папярэдне падрыхтаваных мадэляў машыннага навучання на мабільных прыладах для эфектыўнага выканання задач вываду. TensorFlow Lite аптымізаваны для мабільных платформаў і імкнецца забяспечыць нізкую затрымку і невялікі двайковы памер для ўключэння
Як можна пачаць ствараць мадэлі штучнага інтэлекту ў Google Cloud для бессерверных прагнозаў у маштабе?
Каб пачаць шлях стварэння мадэляў штучнага інтэлекту (AI) з выкарыстаннем Google Cloud Machine Learning для бессерверных прагнозаў у маштабе, трэба прытрымлівацца структураванага падыходу, які ўключае ў сябе некалькі ключавых этапаў. Гэтыя этапы ўключаюць разуменне асноў машыннага навучання, азнаямленне з сэрвісамі штучнага інтэлекту Google Cloud, наладжванне асяроддзя распрацоўкі, падрыхтоўку і
Як рэалізаваць мадэль штучнага інтэлекту, якая выконвае машыннае навучанне?
Каб рэалізаваць мадэль штучнага інтэлекту, якая выконвае задачы машыннага навучання, трэба разумець асноўныя канцэпцыі і працэсы, звязаныя з машынным навучаннем. Машыннае навучанне (ML) - гэта падгрупа штучнага інтэлекту (AI), якая дазваляе сістэмам вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання. Google Cloud Machine Learning забяспечвае платформу і інструменты
Алгарытмы машыннага навучання могуць навучыцца прадказваць або класіфікаваць новыя, нябачныя даныя. Што прадугледжвае распрацоўка прагнастычных мадэляў немаркіраваных даных?
Распрацоўка прагнастычных мадэляў для немаркіраваных даных у машынным навучанні ўключае ў сябе некалькі ключавых этапаў і меркаванняў. Непазначаныя даныя адносяцца да даных, якія не маюць загадзя вызначаных мэтавых метак або катэгорый. Мэта складаецца ў тым, каб распрацаваць мадэлі, якія могуць дакладна прагназаваць або класіфікаваць новыя, нябачныя даныя на аснове шаблонаў і сувязей, атрыманых з даступных
Як стварыць мадэль у Google Cloud Machine Learning?
Каб стварыць мадэль у Google Cloud Machine Learning Engine, вам трэба прытрымлівацца структураванага працоўнага працэсу, які ўключае розныя кампаненты. Гэтыя кампаненты ўключаюць у сябе падрыхтоўку даных, вызначэнне вашай мадэлі і яе навучанне. Давайце разгледзім кожны крок больш падрабязна. 1. Падрыхтоўка даных: перад стварэннем мадэлі вельмі важна падрыхтаваць вашу
Якую ролю адыгрывае TensorFlow у распрацоўцы і разгортванні мадэлі машыннага навучання, якая выкарыстоўваецца ў дадатку Tambua?
TensorFlow адыгрывае вырашальную ролю ў распрацоўцы і разгортванні мадэлі машыннага навучання, якая выкарыстоўваецца ў дадатку Tambua для дапамогі лекарам у выяўленні рэспіраторных захворванняў. TensorFlow - гэта платформа машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google, якая забяспечвае поўную экасістэму для стварэння і разгортвання мадэляў машыннага навучання. Ён прапануе шырокі спектр інструментаў
Што такое TensorFlow Extended (TFX) і як гэта дапамагае пры ўкараненні мадэляў машыннага навучання ў вытворчасць?
TensorFlow Extended (TFX) - гэта магутная платформа з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google для разгортвання і кіравання мадэлямі машыннага навучання ў вытворчых асяроддзях. Ён забяспечвае поўны набор інструментаў і бібліятэк, якія дапамагаюць аптымізаваць працоўны працэс машыннага навучання, ад прыёму даных і папярэдняй апрацоўкі да навучання мадэляў і абслугоўвання. TFX спецыяльна распрацаваны для вырашэння праблем
Якія гарызантальныя пласты ўключаны ў TFX для кіравання і аптымізацыі канвеера?
TFX, што расшыфроўваецца як TensorFlow Extended, уяўляе сабой комплексную скразную платформу для стварэння гатовых да вытворчасці канвеераў машыннага навучання. Ён забяспечвае набор інструментаў і кампанентаў, якія палягчаюць распрацоўку і разгортванне маштабуемых і надзейных сістэм машыннага навучання. TFX прызначаны для вырашэння праблем кіравання і аптымізацыі канвеераў машыннага навучання, што дазваляе навукоўцам апрацоўкі дадзеных
Якія розныя этапы канвеера ML у TFX?
TensorFlow Extended (TFX) - гэта магутная платформа з адкрытым зыходным кодам, прызначаная для палягчэння распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання (ML) у вытворчых асяроддзях. Ён забяспечвае поўны набор інструментаў і бібліятэк, якія дазваляюць ствараць скразныя канвееры ML. Гэтыя канвееры складаюцца з некалькіх розных фаз, кожная з якіх служыць пэўнай мэты і ўносіць свой уклад
- 1
- 2