Google యొక్క TensorFlow ఫ్రేమ్వర్క్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ (ఉదా. కోడింగ్ని కాన్ఫిగరేషన్తో భర్తీ చేయడం) అభివృద్ధిలో సంగ్రహణ స్థాయిని పెంచగలదా?
శనివారం, 11 నవంబర్ 2023
by హేమ గుణశేఖరన్
Google TensorFlow ఫ్రేమ్వర్క్ వాస్తవానికి డెవలపర్లను మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధిలో సంగ్రహణ స్థాయిని పెంచడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది కోడింగ్ను కాన్ఫిగరేషన్తో భర్తీ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫీచర్ ఉత్పాదకత మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం పరంగా గణనీయమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను నిర్మించే మరియు అమలు చేసే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది. ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
కింద ట్యాగ్ చేయబడింది:
సంగ్రహణం, కృత్రిమ మేధస్సు, కోడింగ్, ఆకృతీకరణ, అభివృద్ధి, యంత్ర అభ్యాస, TensorFlow
TensorFlowలోని ఈగర్ మోడ్ అభివృద్ధిలో సామర్థ్యాన్ని మరియు ప్రభావాన్ని ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది?
బుధవారం, 02 ఆగస్టు 2023
by EITCA అకాడమీ
TensorFlowలోని ఈగర్ మోడ్ అనేది ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్ఫేస్, ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరింత స్పష్టమైన మరియు ఇంటరాక్టివ్ మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ఈ మోడ్ ఒక గణన గ్రాఫ్ను విడిగా నిర్మించి అమలు చేయవలసిన అవసరాన్ని తొలగించడం ద్వారా అభివృద్ధిలో సామర్థ్యాన్ని మరియు ప్రభావాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. బదులుగా, కార్యకలాపాలు పిలవబడే విధంగా అమలు చేయబడతాయి,