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
რა არის TensorFlow-ის მაღალი დონის API?
TensorFlow არის მძლავრი ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და API-ების ფართო სპექტრს, რომლებიც მკვლევარებსა და დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები. TensorFlow გთავაზობთ როგორც დაბალი, ასევე მაღალი დონის API-ებს, რომელთაგან თითოეული ემსახურება აბსტრაქციისა და სირთულის სხვადასხვა დონეს. როდესაც საქმე ეხება მაღალი დონის API-ებს, TensorFlow
საჭიროებს თუ არა Cloud Machine Learning Engine-ში ვერსიის შექმნა ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითებას?
Cloud Machine Learning Engine-ის გამოყენებისას, მართლაც ასეა, რომ ვერსიის შესაქმნელად საჭიროა ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება. ეს მოთხოვნა არსებითია Cloud Machine Learning Engine-ის სათანადო ფუნქციონირებისთვის და უზრუნველყოფს, რომ სისტემას შეუძლია ეფექტურად გამოიყენოს გაწვრთნილი მოდელები პროგნოზირების ამოცანებისთვის. განვიხილოთ დეტალური განმარტება
იძლევა თუ არა Google-ის TensorFlow ჩარჩოს აბსტრაქციის დონის ამაღლების შესაძლებლობა მანქანური სწავლების მოდელების შემუშავებისას (მაგ. კოდირების კონფიგურაციით ჩანაცვლებით)?
Google TensorFlow ჩარჩო მართლაც საშუალებას აძლევს დეველოპერებს გაზარდონ აბსტრაქციის დონე მანქანური სწავლების მოდელების შემუშავებისას, რაც საშუალებას აძლევს კოდირების ჩანაცვლებას კონფიგურაციით. ეს ფუნქცია იძლევა მნიშვნელოვან უპირატესობას პროდუქტიულობისა და გამოყენების სიმარტივის თვალსაზრისით, რადგან ის ამარტივებს მანქანათმცოდნეობის მოდელების შექმნისა და დანერგვის პროცესს. ერთი
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
რა განსხვავებაა TensorFlow-სა და TensorBoard-ს შორის?
TensorFlow და TensorBoard არის ორივე ინსტრუმენტი, რომელიც ფართოდ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის სფეროში, კონკრეტულად მოდელის შემუშავებისა და ვიზუალიზაციისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი დაკავშირებულია და ხშირად გამოიყენება ერთად, მათ შორის მკაფიო განსხვავებებია. TensorFlow არის Google-ის მიერ შემუშავებული ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტების ყოვლისმომცველ კომპლექტს და
რა უარყოფითი მხარეები აქვს Eager რეჟიმის გამოყენებას და არა ჩვეულებრივ TensorFlow-ს, როდესაც Eager რეჟიმი გამორთულია?
Eager რეჟიმი TensorFlow-ში არის პროგრამირების ინტერფეისი, რომელიც იძლევა ოპერაციების დაუყონებლივ შესრულებას, რაც აადვილებს გამართვას და კოდის გაგებას. თუმცა, Eager რეჟიმის გამოყენებას რამდენიმე უარყოფითი მხარე აქვს ჩვეულებრივ TensorFlow-თან შედარებით Eager რეჟიმის გამორთვით. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ ამ ნაკლოვანებებს. ერთ-ერთი მთავარი
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, TensorFlow სურვილის რეჟიმი
რა უპირატესობა აქვს ჯერ Keras მოდელის გამოყენებას და შემდეგ მისი TensorFlow-ის შემფასებლად გადაქცევას, ვიდრე უბრალოდ TensorFlow-ის პირდაპირ გამოყენებას?
რაც შეეხება მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავებას, ორივე Keras და TensorFlow არის პოპულარული ჩარჩოები, რომლებიც გვთავაზობენ ფუნქციონალურობასა და შესაძლებლობებს. მიუხედავად იმისა, რომ TensorFlow არის ძლიერი და მოქნილი ბიბლიოთეკა ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად და ტრენინგისთვის, Keras უზრუნველყოფს უმაღლესი დონის API-ს, რომელიც ამარტივებს ნერვული ქსელების შექმნის პროცესს. ზოგიერთ შემთხვევაში, ის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, კერასის შეფასება შეფასებებით
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
როგორ შეიძლება ღრუბლოვანი სერვისების გამოყენება GPU-ზე ღრმა სწავლის გამოთვლების გასაშვებად?
Cloud სერვისებმა მოახდინა რევოლუცია, თუ როგორ ვასრულებთ ღრმა სწავლის გამოთვლებს GPU-ებზე. ღრუბლის სიმძლავრის გამოყენებით, მკვლევარებსა და პრაქტიკოსებს შეუძლიათ წვდომა მაღალი ხარისხის გამოთვლით რესურსებზე ძვირადღირებული აპარატურის ინვესტიციების საჭიროების გარეშე. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით თუ როგორ შეიძლება ღრუბლოვანი სერვისების გამოყენება GPU-ზე ღრმა სწავლის გამოთვლების გასაშვებად.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, ღრმა სწავლის განვითარება, გამოთვლა GPU- ზე, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ განსხვავდება PyTorch სხვა ღრმა სწავლების ბიბლიოთეკებისგან, როგორიცაა TensorFlow, მარტივი გამოყენებისა და სიჩქარის თვალსაზრისით?
PyTorch და TensorFlow არის ორი პოპულარული ღრმა სწავლის ბიბლიოთეკა, რომლებმაც მნიშვნელოვანი მოზიდვა მოიპოვეს ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ბიბლიოთეკა გვთავაზობს მძლავრ ინსტრუმენტებს ღრმა ნერვული ქსელების შესაქმნელად და სწავლებისთვის, ისინი განსხვავდებიან მარტივად გამოყენებისა და სიჩქარის თვალსაზრისით. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ ამ განსხვავებებს. სიმარტივე
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, შესავალი, ღრმა სწავლის შესავალი Python- სა და Pytorch- თან, გამოცდის მიმოხილვა