Ĉu TensorFlow lite por Android estas uzata nur por inferenco aŭ ĉu ĝi povas esti uzata ankaŭ por trejnado?
TensorFlow Lite por Android estas malpeza versio de TensorFlow specife desegnita por moveblaj kaj enkonstruitaj aparatoj. Ĝi estas ĉefe uzata por prizorgi antaŭtrejnitajn maŝinlernajn modelojn sur porteblaj aparatoj por plenumi inferencajn taskojn efike. TensorFlow Lite estas optimumigita por moveblaj platformoj kaj celas disponigi malaltan latentecon kaj malgrandan binaran grandecon por ebligi
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Programado TensorFlow, TensorFlow Lite por Android
Kiel oni povas komenci fari AI-modelojn en Google Cloud por senservilaj prognozoj ĉe skalo?
Por komenci la vojaĝon krei modelojn de artefarita inteligenteco (AI) uzante Google Cloud Machine Learning por senservilaj antaŭdiroj ĉe skalo, oni devas sekvi strukturitan aliron, kiu ampleksas plurajn ŝlosilajn paŝojn. Ĉi tiuj paŝoj implicas kompreni la bazojn de maŝina lernado, konatiĝi kun la AI-servoj de Google Cloud, starigi evolumedion, prepari kaj
Kiel oni efektivigas AI-modelon, kiu faras maŝinlernadon?
Por efektivigi AI-modelon kiu plenumas maŝinlernajn taskojn, oni devas kompreni la fundamentajn konceptojn kaj procezojn implikitajn en la maŝinlernado. Maŝinlernado (ML) estas subaro de artefarita inteligenteco (AI) kiu ebligas al sistemoj lerni kaj pliboniĝi de sperto sen esti eksplicite programita. Google Cloud Machine Learning disponigas platformon kaj ilojn
Maŝinlernado-algoritmoj povas lerni antaŭdiri aŭ klasifiki novajn, neviditajn datumojn. Kion implicas la dezajno de prognozaj modeloj de neetikeditaj datumoj?
La dezajno de prognozaj modeloj por neetikeditaj datenoj en maŝinlernado implikas plurajn ŝlosilajn paŝojn kaj konsiderojn. Neetikeditaj datumoj rilatas al datumoj, kiuj ne havas antaŭdifinitajn celetikedojn aŭ kategoriojn. La celo estas evoluigi modelojn kiuj povas precize antaŭdiri aŭ klasifiki novajn, neviditajn datumojn bazitajn sur ŝablonoj kaj rilatoj lernitaj de la disponeblaj.
Kiel konstrui modelon en Google Cloud Machine Learning?
Por konstrui modelon en la Google Cloud Machine Learning Engine, vi devas sekvi strukturitan laborfluon, kiu implikas diversajn komponentojn. Ĉi tiuj komponantoj inkluzivas prepari viajn datumojn, difini vian modelon kaj trejni ĝin. Ni esploru ĉiun paŝon pli detale. 1. Preparante la Datumojn: Antaŭ krei modelon, estas grave prepari vian
Kian rolon ludas TensorFlow en la disvolviĝo kaj disvastigo de la maŝinlernada modelo uzata en la Tambua-apliko?
TensorFlow ludas decidan rolon en la evoluo kaj deplojo de la maŝinlernado-modelo uzata en la Tambua-aplikaĵo por helpi kuracistojn detekti spirajn malsanojn. TensorFlow estas malfermfonta maŝinlernada kadro evoluigita de Google kiu disponigas ampleksan ekosistemon por konstrui kaj deploji maŝinlernajn modelojn. Ĝi ofertas ampleksan gamon de iloj
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Aplikoj TensorFlow, Helpi kuracistojn detekti spirajn malsanojn per maŝina lernado, Ekzamena revizio
Kio estas TensorFlow Extended (TFX) kaj kiel ĝi helpas enmeti maŝinlernajn modelojn en produktadon?
TensorFlow Extended (TFX) estas potenca malfermfonta platformo evoluigita de Google por disfaldi kaj administri maŝinlernajn modelojn en produktadmedioj. Ĝi provizas ampleksan aron de iloj kaj bibliotekoj, kiuj helpas simpligi la maŝinlernadon de laborfluo, de datumkonsumado kaj antaŭprilaborado ĝis modela trejnado kaj servado. TFX estas specife desegnita por trakti la defiojn
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Etendita (TFX), metadatumoj, Ekzamena revizio
Kio estas la horizontalaj tavoloj inkluzivitaj en TFX por dukto-administrado kaj optimumigo?
TFX, kiu signifas TensorFlow Extended, estas ampleksa fin-al-fina platformo por konstrui produktadpretajn maŝinlernajn duktojn. Ĝi provizas aron da iloj kaj komponantoj, kiuj faciligas la disvolviĝon kaj disfaldiĝon de skaleblaj kaj fidindaj maŝinlernantaj sistemoj. TFX estas dizajnita por trakti la defiojn de administrado kaj optimumigado de maŝinlernado-duktoj, ebligante datumajn sciencistojn
Kio estas la malsamaj fazoj de la ML-dukto en TFX?
La TensorFlow Extended (TFX) estas potenca malfermfonta platformo desegnita por faciligi la disvolviĝon kaj deplojon de maŝinlernado (ML) modeloj en produktadmedioj. Ĝi disponigas ampleksan aron de iloj kaj bibliotekoj kiuj ebligas la konstruadon de fin-al-finaj ML-duktoj. Tiuj duktoj konsistas el pluraj apartaj fazoj, ĉiu servante specifan celon kaj kontribuante
Kio estas la ML-specifaj konsideroj dum disvolvado de ML-aplikaĵo?
Dum evoluigado de maŝinlernado (ML) aplikaĵo, ekzistas pluraj ML-specifaj konsideroj kiuj devas esti konsiderataj. Ĉi tiuj konsideroj estas decidaj por certigi la efikecon, efikecon kaj fidindecon de la ML-modelo. En ĉi tiu respondo, ni diskutos kelkajn el la ŝlosilaj ML-specifaj konsideroj, kiujn programistoj devas memori kiam
- 1
- 2