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
როგორ შეიძლება დაიწყოს AI მოდელების შექმნა Google Cloud-ში სერვერის გარეშე პროგნოზირებისთვის მასშტაბური?
იმისათვის, რომ დაიწყოთ ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელების შექმნის გზა, Google Cloud Machine Learning-ის გამოყენებით, სერვერის გარეშე პროგნოზირებისთვის, თქვენ უნდა დაიცვას სტრუქტურირებული მიდგომა, რომელიც მოიცავს რამდენიმე საკვანძო საფეხურს. ეს ნაბიჯები მოიცავს მანქანური სწავლის საფუძვლების გააზრებას, Google Cloud-ის AI სერვისების გაცნობას, განვითარების გარემოს შექმნას, მომზადებას და
როგორ ხდება AI მოდელის დანერგვა, რომელიც ახორციელებს მანქანურ სწავლებას?
ხელოვნური ინტელექტის მოდელის განსახორციელებლად, რომელიც ასრულებს მანქანათმცოდნეობის ამოცანებს, უნდა გვესმოდეს მანქანური სწავლების ძირითადი ცნებები და პროცესები. მანქანური სწავლება (ML) არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) ქვეჯგუფი, რომელიც საშუალებას აძლევს სისტემებს ისწავლონ და გაუმჯობესდნენ გამოცდილებიდან მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. Google Cloud Machine Learning გთავაზობთ პლატფორმას და ინსტრუმენტებს
მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს შეუძლიათ ისწავლონ ახალი, უხილავი მონაცემების პროგნოზირება ან კლასიფიკაცია. რას მოიცავს არალეგირებული მონაცემების პროგნოზირებადი მოდელების დიზაინი?
მანქანურ სწავლაში არალეიბლიანი მონაცემების პროგნოზირებადი მოდელების დიზაინი მოიცავს რამდენიმე ძირითად საფეხურს და მოსაზრებას. არალეიბლირებული მონაცემები ეხება მონაცემებს, რომლებსაც არ აქვთ წინასწარ განსაზღვრული სამიზნე ლეიბლები ან კატეგორიები. მიზანია შეიმუშაოს მოდელები, რომლებსაც შეუძლიათ ზუსტად წინასწარ განსაზღვრონ ან კლასიფიცირონ ახალი, უხილავი მონაცემები, არსებული ნიმუშებისა და ურთიერთობების საფუძველზე.
როგორ ავაშენოთ მოდელი Google Cloud Machine Learning-ში?
Google Cloud Machine Learning Engine-ში მოდელის შესაქმნელად, თქვენ უნდა მიჰყვეთ სტრუქტურირებულ სამუშაო პროცესს, რომელიც მოიცავს სხვადასხვა კომპონენტებს. ეს კომპონენტები მოიცავს თქვენი მონაცემების მომზადებას, თქვენი მოდელის განსაზღვრას და მის მომზადებას. მოდით განვიხილოთ თითოეული ნაბიჯი უფრო დეტალურად. 1. მონაცემების მომზადება: მოდელის შექმნამდე მნიშვნელოვანია მოამზადოთ თქვენი
რა როლს თამაშობს TensorFlow ტამბუას აპლიკაციაში გამოყენებული მანქანური სწავლების მოდელის შემუშავებასა და დანერგვაში?
TensorFlow გადამწყვეტ როლს თამაშობს მანქანური სწავლის მოდელის შემუშავებასა და დანერგვაში, რომელიც გამოიყენება Tambua აპლიკაციაში, რათა დაეხმაროს ექიმებს რესპირატორული დაავადებების აღმოჩენაში. TensorFlow არის Google-ის მიერ შემუშავებული ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, რომელიც უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ ეკოსისტემას მანქანური სწავლების მოდელების შესაქმნელად და დანერგვისთვის. ის გთავაზობთ ინსტრუმენტების ფართო არჩევანს
რა არის TensorFlow Extended (TFX) და როგორ ეხმარება ის მანქანური სწავლების მოდელების წარმოებაში დანერგვას?
TensorFlow Extended (TFX) არის მძლავრი ღია კოდის პლატფორმა, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ საწარმოო გარემოში მანქანური სწავლების მოდელების განთავსებისა და მართვისთვის. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რომლებიც ხელს უწყობენ მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესის გამარტივებას, მონაცემთა გადაყლაპვიდან და წინასწარი დამუშავებიდან მოდელის სწავლებამდე და სერვისებამდე. TFX სპეციალურად შექმნილია გამოწვევების მოსაგვარებლად
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow გაფართოებული (TFX), მეტამონაცემები, გამოცდის მიმოხილვა
რა ჰორიზონტალური ფენები შედის TFX-ში მილსადენის მართვისა და ოპტიმიზაციისთვის?
TFX, რომელიც ნიშნავს TensorFlow Extended-ს, არის ყოვლისმომცველი პლატფორმა ბოლოდან ბოლომდე, წარმოებისთვის მზა მანქანათმცოდნეობის მილსადენების შესაქმნელად. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და კომპონენტების კომპლექტს, რომლებიც ხელს უწყობენ მასშტაბური და საიმედო მანქანათმცოდნეობის სისტემების შემუშავებას და დანერგვას. TFX შექმნილია მანქანური სწავლების მილსადენების მართვისა და ოპტიმიზაციის გამოწვევების გადასაჭრელად, რაც საშუალებას აძლევს მონაცემთა მეცნიერებს
რა არის ML მილსადენის სხვადასხვა ფაზა TFX-ში?
TensorFlow Extended (TFX) არის მძლავრი ღია კოდის პლატფორმა, რომელიც შექმნილია საწარმოო გარემოში მანქანური სწავლების (ML) მოდელების შემუშავებისა და დანერგვის გასაადვილებლად. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რომელიც საშუალებას აძლევს ML მილსადენების მშენებლობას ბოლომდე. ეს მილსადენები შედგება რამდენიმე განსხვავებული ფაზისგან, თითოეული ემსახურება კონკრეტულ მიზანს და ხელს უწყობს
რა არის ML-ს სპეციფიკური მოსაზრებები ML აპლიკაციის შემუშავებისას?
მანქანათმცოდნეობის (ML) აპლიკაციის შემუშავებისას, არსებობს ML-სპეციფიკური რამდენიმე მოსაზრება, რომელიც უნდა იქნას გათვალისწინებული. ეს მოსაზრებები გადამწყვეტია ML მოდელის ეფექტურობის, ეფექტურობისა და სანდოობის უზრუნველსაყოფად. ამ პასუხში განვიხილავთ ML-ს სპეციფიკურ რამდენიმე ძირითად მოსაზრებას, რომელიც დეველოპერებმა უნდა გაითვალისწინონ როდის
- 1
- 2