آیا TensorFlow lite برای اندروید فقط برای استنباط استفاده می شود یا می توان از آن برای آموزش نیز استفاده کرد؟
TensorFlow Lite برای اندروید یک نسخه سبک وزن از TensorFlow است که به طور خاص برای دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده طراحی شده است. این در درجه اول برای اجرای مدل های یادگیری ماشینی از پیش آموزش دیده بر روی دستگاه های تلفن همراه برای انجام وظایف استنتاج به طور موثر استفاده می شود. TensorFlow Lite برای سیستم عامل های تلفن همراه بهینه شده است و هدف آن ارائه تاخیر کم و اندازه باینری کوچک برای فعال کردن است.
چگونه می توان شروع به ساخت مدل های هوش مصنوعی در Google Cloud برای پیش بینی های بدون سرور در مقیاس کرد؟
برای شروع سفر ایجاد مدلهای هوش مصنوعی (AI) با استفاده از Google Cloud Machine Learning برای پیشبینیهای بدون سرور در مقیاس، باید یک رویکرد ساختاریافته را دنبال کرد که شامل چندین مرحله کلیدی است. این مراحل شامل درک اصول یادگیری ماشینی، آشنایی با خدمات هوش مصنوعی Google Cloud، راه اندازی یک محیط توسعه، آماده سازی و
چگونه می توان یک مدل هوش مصنوعی که یادگیری ماشینی را انجام می دهد پیاده سازی کرد؟
برای پیاده سازی یک مدل هوش مصنوعی که وظایف یادگیری ماشین را انجام می دهد، باید مفاهیم و فرآیندهای اساسی درگیر در یادگیری ماشین را درک کرد. یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعهای از هوش مصنوعی (AI) است که سیستمها را قادر میسازد تا بدون برنامهریزی صریح از تجربه یاد بگیرند و پیشرفت کنند. Google Cloud Machine Learning یک پلتفرم و ابزار ارائه می دهد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند یاد بگیرند که داده های جدید و نادیده را پیش بینی یا طبقه بندی کنند. طراحی مدل های پیش بینی داده های بدون برچسب شامل چه چیزی است؟
طراحی مدلهای پیشبینی برای دادههای بدون برچسب در یادگیری ماشینی شامل چندین مرحله و ملاحظات کلیدی است. داده های بدون برچسب به داده هایی اطلاق می شود که برچسب ها یا دسته های هدف از پیش تعریف شده ندارند. هدف توسعه مدلهایی است که میتوانند دادههای جدید و نادیده را بر اساس الگوها و روابط آموختهشده از موجود بهطور دقیق پیشبینی یا طبقهبندی کنند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه در Google Cloud Machine Learning یک مدل بسازیم؟
برای ساخت یک مدل در موتور یادگیری ماشین ابری گوگل، باید یک گردش کار ساختاریافته را دنبال کنید که شامل اجزای مختلف است. این مولفه ها شامل آماده سازی داده های شما، تعریف مدل شما و آموزش آن است. بیایید هر مرحله را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم. 1. آماده سازی داده ها: قبل از ایجاد یک مدل، بسیار مهم است که خود را آماده کنید
TensorFlow چه نقشی در توسعه و استقرار مدل یادگیری ماشینی مورد استفاده در برنامه Tambua دارد؟
TensorFlow نقش مهمی در توسعه و استقرار مدل یادگیری ماشینی مورد استفاده در برنامه Tambua برای کمک به پزشکان در تشخیص بیماریهای تنفسی ایفا میکند. TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که توسط Google توسعه یافته است که یک اکوسیستم جامع برای ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشین ارائه میکند. طیف گسترده ای از ابزارها را ارائه می دهد
TensorFlow Extended (TFX) چیست و چگونه به تولید مدل های یادگیری ماشین کمک می کند؟
TensorFlow Extended (TFX) یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که توسط گوگل برای استقرار و مدیریت مدل های یادگیری ماشین در محیط های تولیدی توسعه یافته است. مجموعهای جامع از ابزارها و کتابخانهها را فراهم میکند که به سادهسازی جریان کار یادگیری ماشین، از دریافت دادهها و پیشپردازش گرفته تا آموزش مدل و ارائه خدمات کمک میکند. TFX به طور خاص برای مقابله با چالش ها طراحی شده است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), متاداده, بررسی امتحان
لایه های افقی موجود در TFX برای مدیریت و بهینه سازی خط لوله چیست؟
TFX که مخفف TensorFlow Extended است، یک پلت فرم جامع سرتاسر برای ساخت خطوط لوله یادگیری ماشینی آماده تولید است. مجموعه ای از ابزارها و مؤلفه ها را فراهم می کند که توسعه و استقرار سیستم های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و قابل اعتماد را تسهیل می کند. TFX برای رسیدگی به چالش های مدیریت و بهینه سازی خطوط لوله یادگیری ماشین طراحی شده است و دانشمندان داده را قادر می سازد.
فازهای مختلف خط لوله ML در TFX چیست؟
TensorFlow Extended (TFX) یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که برای تسهیل توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین (ML) در محیط های تولید طراحی شده است. مجموعه ای جامع از ابزارها و کتابخانه ها را فراهم می کند که ساخت خطوط لوله ML سرتاسر را امکان پذیر می کند. این خطوط لوله از چندین فاز مجزا تشکیل شده است که هر کدام هدف خاصی را انجام می دهند و کمک می کنند
ملاحظات خاص ML هنگام توسعه یک برنامه ML چیست؟
هنگام توسعه یک برنامه یادگیری ماشینی (ML)، چندین ملاحظات خاص ML وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند. این ملاحظات برای اطمینان از اثربخشی، کارایی و قابلیت اطمینان مدل ML بسیار مهم هستند. در این پاسخ، ما برخی از ملاحظات کلیدی خاص ML را که توسعهدهندگان باید در نظر داشته باشند، مورد بحث قرار میدهیم
- 1
- 2