TensorFlow మరియు TensorBoard మధ్య తేడాలు ఏమిటి?
TensorFlow మరియు TensorBoard రెండూ మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే సాధనాలు, ప్రత్యేకంగా మోడల్ డెవలప్మెంట్ మరియు విజువలైజేషన్ కోసం. అవి సంబంధితంగా మరియు తరచుగా కలిసి ఉపయోగించబడుతున్నప్పటికీ, రెండింటి మధ్య విభిన్న వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయి. TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది సమగ్రమైన సాధనాలను అందిస్తుంది మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, మోడల్ విజువలైజేషన్ కోసం టెన్సర్బోర్డ్
Tambua యాప్లో ఉపయోగించిన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ అభివృద్ధి మరియు విస్తరణలో TensorFlow ఏ పాత్ర పోషిస్తుంది?
శ్వాసకోశ వ్యాధులను గుర్తించడంలో వైద్యులకు సహాయం చేయడం కోసం తంబువా యాప్లో ఉపయోగించిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ని అభివృద్ధి చేయడంలో మరియు అమలు చేయడంలో టెన్సర్ఫ్లో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ఒక సమగ్ర పర్యావరణ వ్యవస్థను అందిస్తుంది. ఇది విస్తృత శ్రేణి సాధనాలను అందిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి శ్వాసకోశ వ్యాధులను గుర్తించడంలో వైద్యులకు సహాయం చేస్తుంది, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowలో కొత్త మోడల్ను ప్రోటోటైప్ చేస్తున్నప్పుడు ఆసక్తిగా అమలు చేయడాన్ని ప్రారంభించాలని ఎందుకు సిఫార్సు చేయబడింది?
TensorFlowలో కొత్త మోడల్ను ప్రోటోటైప్ చేసేటప్పుడు ఆసక్తిగా అమలు చేయడాన్ని ప్రారంభించడం దాని అనేక ప్రయోజనాలు మరియు ఉపదేశ విలువల కారణంగా బాగా సిఫార్సు చేయబడింది. ఈజీర్ ఎగ్జిక్యూషన్ అనేది TensorFlowలో ఒక మోడ్, ఇది కార్యకలాపాలను తక్షణమే మూల్యాంకనం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది మరింత స్పష్టమైన మరియు ఇంటరాక్టివ్ డెవలప్మెంట్ అనుభవాన్ని అనుమతిస్తుంది. ఈ మోడ్లో, TensorFlow కార్యకలాపాలు వెంటనే అమలు చేయబడతాయి,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లో హై-లెవల్ API లు, డేటాను లోడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlow యొక్క ఉన్నత-స్థాయి APIలో క్యాన్డ్ ఎస్టిమేటర్ని ఉపయోగించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
TensorFlow యొక్క ఉన్నత-స్థాయి APIలో క్యాన్డ్ ఎస్టిమేటర్ల ఉపయోగం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల నిర్మాణ మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను చాలా సులభతరం చేసే అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. ఈ క్యాన్డ్ ఎస్టిమేటర్లు, ప్రీ-బిల్ట్ ఎస్టిమేటర్లు అని కూడా పిలుస్తారు, ఇవి టెన్సార్ఫ్లో అందించిన ముందే అమలు చేయబడిన మోడల్లు, ఇవి మోడల్ సృష్టి, శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం యొక్క సంక్లిష్టతలను కలిగి ఉంటాయి. ఈ తయారుగా ఉన్న అంచనాలను, డెవలపర్లను ఉపయోగించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా, పరీక్ష సమీక్ష