के गुगलको टेन्सरफ्लो फ्रेमवर्कले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकासमा अमूर्तताको स्तर बढाउन सक्षम बनाउँछ (जस्तै कोडिङलाई कन्फिगरेसनसँग बदलेर)?
शनिबार, 11 नोभेम्बर 2023
by हेमा गुणसेकरन
Google TensorFlow फ्रेमवर्कले वास्तवमा विकासकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकासमा अमूर्तताको स्तर बढाउन सक्षम बनाउँछ, जसले कोडिङलाई कन्फिगरेसनसँग प्रतिस्थापन गर्न अनुमति दिन्छ। यो सुविधाले उत्पादकता र प्रयोगको सहजताको सन्दर्भमा महत्त्वपूर्ण फाइदा प्रदान गर्दछ, किनकि यसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र प्रयोग गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
संक्षेप, कृत्रिम खुफिया, कोडिंग, कन्फिगरेसन, विकास, मिसिन प्रशिक्षण, TensorFlow
TensorFlow मा Eager मोडले विकासमा दक्षता र प्रभावकारिता कसरी सुधार गर्छ?
बुधबार, १२ अगस्त २००
by EITCA एकेडेमी
TensorFlow मा Eager मोड एउटा प्रोग्रामिङ इन्टरफेस हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्न थप सहज र अन्तरक्रियात्मक तरिका प्रदान गरी सञ्चालनहरू तुरुन्तै कार्यान्वयन गर्न अनुमति दिन्छ। यस मोडले कम्प्युटेसनल ग्राफलाई छुट्टै बनाउन र चलाउने आवश्यकतालाई हटाएर विकासमा दक्षता र प्रभावकारिता सुधार गर्दछ। यसको सट्टा, अपरेसनहरू कार्यान्वयन गरिन्छ जसरी तिनीहरूलाई भनिन्छ,