एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट अनुमानका लागि मात्र प्रयोग गरिन्छ वा प्रशिक्षणको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ?
एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट विशेष रूपमा मोबाइल र इम्बेडेड उपकरणहरूको लागि डिजाइन गरिएको टेन्सरफ्लोको हल्का संस्करण हो। यो मुख्य रूपमा मोबाइल उपकरणहरूमा पूर्व-प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ मोडेलहरू चलाउनका लागि प्रभावकारी रूपमा अनुमान कार्यहरू गर्न प्रयोग गरिन्छ। TensorFlow Lite लाई मोबाइल प्लेटफर्महरूको लागि अप्टिमाइज गरिएको छ र कम विलम्बता र सानो बाइनरी साइज सक्षम पार्ने लक्ष्य राखिएको छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, प्रोग्रामिंग टेन्सरफ्लो, एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट
कसरी स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूको लागि गुगल क्लाउडमा एआई मोडेलहरू बनाउन सुरु गर्न सकिन्छ?
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङको प्रयोग गरेर सर्भरलेस प्रेडिक्शनहरू स्केलमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मोडेलहरू सिर्जना गर्ने यात्रामा लाग्नको लागि, धेरै मुख्य चरणहरू समावेश गर्ने संरचित दृष्टिकोणको पालना गर्नुपर्छ। यी चरणहरूमा मेसिन लर्निङका आधारभूत कुराहरू बुझ्ने, गुगल क्लाउडको एआई सेवाहरूसँग परिचित गराउने, विकास वातावरण स्थापना गर्ने, तयारी गर्ने र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
मेसिन लर्निङ गर्ने एआई मोडेललाई कसरी कार्यान्वयन गर्छ?
मेसिन लर्निङ कार्यहरू गर्ने एआई मोडेल लागू गर्न, मेसिन लर्निङमा संलग्न आधारभूत अवधारणाहरू र प्रक्रियाहरू बुझ्नुपर्छ। मेसिन लर्निङ (ML) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को एक उपसमूह हो जसले प्रणालीहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी अनुभवबाट सिक्न र सुधार गर्न सक्षम बनाउँछ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङले प्लेटफर्म र उपकरणहरू प्रदान गर्दछ
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमले नयाँ, नदेखेको डाटाको भविष्यवाणी वा वर्गीकरण गर्न सिक्न सक्छ। लेबल नगरिएको डाटाको भविष्यवाणी मोडेलको डिजाइनमा के समावेश छ?
मेसिन लर्निङमा लेबल नगरिएको डाटाका लागि भविष्यवाणी गर्ने मोडेलहरूको डिजाइनमा धेरै मुख्य चरणहरू र विचारहरू समावेश हुन्छन्। लेबल नगरिएको डेटाले पूर्वनिर्धारित लक्ष्य लेबल वा कोटीहरू नभएको डेटालाई जनाउँछ। लक्ष्य भनेको मोडेलहरू विकास गर्नु हो जसले उपलब्धबाट सिकेका ढाँचाहरू र सम्बन्धहरूमा आधारित नयाँ, नदेखेको डाटालाई सही रूपमा भविष्यवाणी गर्न वा वर्गीकृत गर्न सक्छ।
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङमा मोडल कसरी बनाउने?
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा मोडेल निर्माण गर्न, तपाईंले विभिन्न कम्पोनेन्टहरू समावेश गर्ने संरचित कार्यप्रवाहलाई पछ्याउनु पर्छ। यी कम्पोनेन्टहरूमा तपाइँको डाटा तयार गर्ने, तपाइँको मोडेल परिभाषित गर्ने, र यसलाई प्रशिक्षण दिने समावेश छ। थप विवरणमा प्रत्येक चरण अन्वेषण गरौं। 1. डाटा तयार गर्दै: एक मोडेल सिर्जना गर्नु अघि, यो तपाईंको तयारी गर्न महत्त्वपूर्ण छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, गुगल मेशिन शिक्षा सिंहावलोकन
Tambua एपमा प्रयोग गरिएको मेसिन लर्निङ मोडेलको विकास र प्रयोगमा TensorFlow ले कस्तो भूमिका खेल्छ?
TensorFlow ले डाक्टरहरूलाई श्वासप्रश्वाससम्बन्धी रोगहरू पत्ता लगाउन मद्दत गर्न Tambua एपमा प्रयोग गरिने मेसिन लर्निङ मोडेलको विकास र प्रयोगमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। TensorFlow गुगलले विकास गरेको खुला स्रोत मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र प्रयोग गर्नको लागि व्यापक इकोसिस्टम प्रदान गर्दछ। यसले उपकरणहरूको एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, डाक्टरहरूले मेशिन शिक्षाको प्रयोग गरेर श्वासप्रश्वासको रोग पत्ता लगाउन सहयोग पुर्याउँछन्, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow Extended (TFX) भनेको के हो र यसले मेसिन लर्निङ मोडेललाई उत्पादनमा राख्न कसरी मद्दत गर्छ?
TensorFlow Extended (TFX) गुगलले उत्पादन वातावरणमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग र व्यवस्थापन गर्नको लागि विकसित गरेको शक्तिशाली खुला स्रोत प्लेटफर्म हो। यसले उपकरण र पुस्तकालयहरूको एक विस्तृत सेट प्रदान गर्दछ जसले मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहलाई सुव्यवस्थित गर्न मद्दत गर्दछ, डेटा इन्जेसन र प्रिप्रोसेसिङदेखि मोडेल प्रशिक्षण र सेवासम्म। TFX विशेष गरी चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न डिजाइन गरिएको हो
पाइपलाइन व्यवस्थापन र अनुकूलनका लागि TFX मा समावेश गरिएका तेर्सो तहहरू के हुन्?
TFX, जसको अर्थ TensorFlow Extended हो, उत्पादन-तयार मेसिन लर्निङ पाइपलाइनहरू निर्माण गर्नको लागि एक व्यापक अन्त-देखि-अन्त प्लेटफर्म हो। यसले स्केलेबल र भरपर्दो मेसिन लर्निङ प्रणालीको विकास र परिनियोजनलाई सहज बनाउने उपकरण र कम्पोनेन्टहरूको सेट प्रदान गर्दछ। TFX लाई मेसिन लर्निङ पाइपलाइनहरू व्यवस्थापन र अनुकूलन गर्ने चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न डिजाइन गरिएको हो, डेटा वैज्ञानिकहरूलाई सक्षम पार्दै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वास्तवमा TFX के हो, परीक्षा समीक्षा
TFX मा ML पाइपलाइनका विभिन्न चरणहरू के हुन्?
TensorFlow Extended (TFX) उत्पादन वातावरणमा मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरूको विकास र प्रयोगलाई सहज बनाउन डिजाइन गरिएको एक शक्तिशाली खुला स्रोत प्लेटफर्म हो। यसले उपकरण र पुस्तकालयहरूको विस्तृत सेट प्रदान गर्दछ जसले अन्त-देखि-अन्त ML पाइपलाइनहरूको निर्माण सक्षम गर्दछ। यी पाइपलाइनहरूमा धेरै फरक चरणहरू हुन्छन्, प्रत्येकले एक विशेष उद्देश्य र योगदान गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वास्तवमा TFX के हो, परीक्षा समीक्षा
ML अनुप्रयोग विकास गर्दा ML-विशिष्ट विचारहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङ (ML) अनुप्रयोग विकास गर्दा, त्यहाँ धेरै ML-विशिष्ट विचारहरू छन् जुन ध्यानमा राख्न आवश्यक छ। ML मोडेलको प्रभावकारिता, दक्षता र विश्वसनीयता सुनिश्चित गर्न यी विचारहरू महत्त्वपूर्ण छन्। यस जवाफमा, हामी केही प्रमुख ML-विशिष्ट विचारहरू छलफल गर्नेछौं जुन विकासकर्ताहरूले कहिले मनमा राख्नुपर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वास्तवमा TFX के हो, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2