Vai TensorFlow lite for Android tiek izmantots tikai secinājumu veikšanai vai arī to var izmantot treniņiem?
TensorFlow Lite for Android ir viegla TensorFlow versija, kas īpaši izstrādāta mobilajām un iegultajām ierīcēm. To galvenokārt izmanto iepriekš apmācītu mašīnmācīšanās modeļu palaišanai mobilajās ierīcēs, lai efektīvi veiktu secinājumus. TensorFlow Lite ir optimizēts mobilajām platformām, un tā mērķis ir nodrošināt zemu latentumu un mazu bināro izmēru, lai iespējotu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow programmēšana, TensorFlow Lite Android ierīcēm
Kāds ir iesaldētā grafika lietojums?
Iesaldēta diagramma TensorFlow kontekstā attiecas uz modeli, kas ir pilnībā apmācīts un pēc tam saglabāts kā viens fails, kurā ir gan modeļa arhitektūra, gan apmācītie svari. Šo iesaldēto grafiku pēc tam var izmantot, lai izdarītu secinājumus dažādās platformās, neizmantojot sākotnējo modeļa definīciju vai piekļuvi
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow programmēšana, Iepazīstinām ar TensorFlow Lite
Vai CMLE var nolasīt Google mākoņa krātuves datus un izmantot noteiktu apmācītu modeli secinājumu veikšanai?
Patiešām, tā var. Pakalpojumā Google Cloud Machine Learning ir funkcija ar nosaukumu Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE nodrošina jaudīgu un mērogojamu platformu mašīnmācības modeļu apmācībai un izvietošanai mākonī. Tas ļauj lietotājiem nolasīt datus no mākoņa krātuves un izmantot apmācītu modeli secinājumu veikšanai. Kad runa ir par
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Vai Tensorflow var izmantot dziļo neironu tīklu (DNN) apmācībai un secinājumiem?
TensorFlow ir Google izstrādāts plaši izmantots atvērtā pirmkoda ietvars mašīnmācībai. Tas nodrošina visaptverošu rīku, bibliotēku un resursu ekosistēmu, kas ļauj izstrādātājiem un pētniekiem efektīvi izveidot un izvietot mašīnmācības modeļus. Dziļo neironu tīklu (DNN) kontekstā TensorFlow spēj ne tikai apmācīt šos modeļus, bet arī atvieglot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, TensorFlow centrmezgls produktīvākai mašīnmācībai
Vai secinājumi ir daļa no modeļa apmācības, nevis prognozēšanas?
Mašīnmācīšanās jomā, jo īpaši saistībā ar Google Cloud Machine Learning, apgalvojums "Secinājumi ir daļa no modeļa apmācības, nevis prognozēšana" nav pilnīgi precīzs. Secinājumi un prognozēšana ir atšķirīgi mašīnmācīšanās konveijera posmi, katrs kalpo citam mērķim un notiek dažādos punktos
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kādas ir TensorFlow Lite GPU aizmugures izmantošanas priekšrocības, lai veiktu secinājumus mobilajās ierīcēs?
TensorFlow Lite GPU (Graphics Processing Unit) aizmugure piedāvā vairākas priekšrocības, lai veiktu secinājumus mobilajās ierīcēs. TensorFlow Lite ir viegla TensorFlow versija, kas īpaši izstrādāta mobilajām un iegultajām ierīcēm. Tas nodrošina ļoti efektīvu un optimizētu risinājumu mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai uz platformām, kurās ir ierobežoti resursi. Izmantojot GPU atpakaļ
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Virzība TensorFlow, TensorFlow Lite, eksperimentāls GPU pārstāvis, Eksāmenu apskats