Ĉu la kadro TensorFlow de Guglo ebligas pliigi la nivelon de abstraktado en disvolviĝo de maŝinlernado-modeloj (ekz. kun anstataŭigo de kodado per agordo)?
Sabato, 11 novembro 2023
by Hema Gunasekaran
La kadro Google TensorFlow efektive ebligas al programistoj pliigi la nivelon de abstraktado en la evoluo de maŝinlernado-modeloj, ebligante la anstataŭigon de kodigo kun agordo. Ĉi tiu funkcio disponigas signifan avantaĝon laŭ produktiveco kaj facileco de uzo, ĉar ĝi simpligas la procezon de konstruado kaj deplojado de maŝinlernado-modeloj. Unu
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj
Etikedita sub:
Abstraktado, Artefarita inteligento, Kodigo, agordo, disvolviĝo, maŝino Lernado, TensoroFluo
Kiel Eager-reĝimo en TensorFlow plibonigas efikecon kaj efikecon en evoluo?
Merkredon, 02 aŭgusto 2023
by Akademio de EITCA
Eager-reĝimo en TensorFlow estas programa interfaco kiu permesas tujan ekzekuton de operacioj, provizante pli intuician kaj interagan manieron evoluigi maŝinlernajn modelojn. Ĉi tiu reĝimo plibonigas efikecon kaj efikecon en evoluo forigante la bezonon konstrui kaj prizorgi komputilan grafeon aparte. Anstataŭe, operacioj estas efektivigitaj kiel ili estas nomitaj,