TensorFlow lite Android-ისთვის გამოიყენება მხოლოდ დასკვნისთვის თუ შეიძლება მისი გამოყენება ასევე ტრენინგისთვის?
TensorFlow Lite Android-ისთვის არის TensorFlow-ის მსუბუქი ვერსია, რომელიც სპეციალურად შექმნილია მობილური და ჩაშენებული მოწყობილობებისთვის. იგი ძირითადად გამოიყენება მობილურ მოწყობილობებზე წინასწარ მომზადებული მანქანური სწავლის მოდელების გასაშვებად, რათა ეფექტურად შეასრულოს დასკვნის ამოცანები. TensorFlow Lite ოპტიმიზებულია მობილური პლატფორმებისთვის და მიზნად ისახავს უზრუნველყოს დაბალი შეყოვნება და მცირე ორობითი ზომა.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, პროგრამირება TensorFlow, TensorFlow Lite Android- ისთვის
რა არის გაყინული გრაფიკის გამოყენება?
გაყინული გრაფიკი TensorFlow-ის კონტექსტში ეხება მოდელს, რომელიც სრულად იყო გაწვრთნილი და შემდეგ შენახული როგორც ერთი ფაილი, რომელიც შეიცავს როგორც მოდელის არქიტექტურას, ასევე გაწვრთნილ წონებს. შემდეგ ეს გაყინული გრაფიკი შეიძლება განთავსდეს დასკვნისთვის სხვადასხვა პლატფორმაზე ორიგინალური მოდელის განმარტების ან წვდომის გარეშე.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, პროგრამირება TensorFlow, წარმოგიდგენთ TensorFlow Lite
შეუძლია თუ არა CMLE-ს წაიკითხოს Google Cloud-ის საცავის მონაცემები და გამოიყენოს განსაზღვრული გაწვრთნილი მოდელი დასკვნისთვის?
მართლაც, შეუძლია. Google Cloud Machine Learning-ში არის ფუნქცია, სახელწოდებით Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE უზრუნველყოფს მძლავრ და მასშტაბირებულ პლატფორმას ღრუბელში მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგისა და განსათავსებლად. ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს წაიკითხონ მონაცემები Cloud-დან და გამოიყენონ გაწვრთნილი მოდელი დასკვნისთვის. როცა საქმე ეხება
შეიძლება თუ არა Tensorflow-ის გამოყენება ღრმა ნერვული ქსელების (DNN) ტრენინგისა და დასკვნებისთვის?
TensorFlow არის ფართოდ გამოყენებული ღია კოდის ჩარჩო მანქანური სწავლისთვის, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტების, ბიბლიოთეკებისა და რესურსების ყოვლისმომცველ ეკოსისტემას, რომელიც დეველოპერებსა და მკვლევარებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები ეფექტურად. ღრმა ნერვული ქსელების (DNNs) კონტექსტში, TensorFlow-ს არა მხოლოდ შეუძლია ამ მოდელების მომზადება, არამედ ხელი შეუწყოს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, TensorFlow Hub უფრო პროდუქტიული მანქანური სწავლისთვის
არის თუ არა დასკვნა მოდელის ტრენინგის ნაწილი და არა პროგნოზირება?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, განცხადება „დასკვნა არის მოდელის ტრენინგის ნაწილი და არა პროგნოზირება“ მთლად ზუსტი არ არის. დასკვნა და პროგნოზირება არის მანქანური სწავლების მილსადენის განსხვავებული ეტაპები, თითოეული ემსახურება განსხვავებულ მიზანს და ხდება სხვადასხვა წერტილში.
რა სარგებლობა მოაქვს TensorFlow Lite-ში GPU უკანა ნაწილის გამოყენებას მობილურ მოწყობილობებზე დასკვნის გასაშვებად?
GPU (გრაფიკული დამუშავების განყოფილება) TensorFlow Lite-ში გთავაზობთ რამდენიმე სარგებელს მობილურ მოწყობილობებზე დასკვნის გასაშვებად. TensorFlow Lite არის TensorFlow-ის მსუბუქი ვერსია, რომელიც სპეციალურად შექმნილია მობილური და ჩაშენებული მოწყობილობებისთვის. ის უზრუნველყოფს უაღრესად ეფექტურ და ოპტიმიზებულ გადაწყვეტას მანქანური სწავლების მოდელების განსათავსებლად რესურსებით შეზღუდულ პლატფორმებზე. GPU-ს უკან დაბრუნებით
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow– ში წინსვლა, TensorFlow Lite, GPU ექსპერიმენტული დელეგატი, გამოცდის მიმოხილვა