ML అప్లికేషన్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు ML-నిర్దిష్ట పరిగణనలు ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) అప్లికేషన్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు, అనేక ML-నిర్దిష్ట పరిగణనలు పరిగణనలోకి తీసుకోవలసి ఉంటుంది. ML మోడల్ యొక్క ప్రభావం, సామర్థ్యం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి ఈ పరిగణనలు కీలకమైనవి. ఈ సమాధానంలో, డెవలపర్లు ఎప్పుడు గుర్తుంచుకోవాల్సిన కొన్ని కీలకమైన ML-నిర్దిష్ట పరిశీలనలను మేము చర్చిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), TFX అంటే ఏమిటి, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlow ఎక్స్టెండెడ్ (TFX) ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
ఉత్పత్తిలో మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ కోసం ఒక సమగ్రమైన మరియు స్కేలబుల్ ప్లాట్ఫారమ్ను అందించడం TensorFlow ఎక్స్టెండెడ్ (TFX) ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క ఉద్దేశ్యం. TFX ప్రత్యేకంగా టూల్స్ మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాల సమితిని అందించడం ద్వారా పరిశోధన నుండి విస్తరణకు మారేటప్పుడు ML అభ్యాసకులు ఎదుర్కొనే సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడింది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), TFX అంటే ఏమిటి, పరీక్ష సమీక్ష
గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజ్డ్ మోడల్ను రూపొందించడంలో ఎలాంటి దశలు ఉన్నాయి?
గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజ్డ్ మోడల్ను రూపొందించడం అనేది సింథసైజ్ చేసిన గ్రాఫ్లను ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రక్రియ మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ టెక్నిక్లతో న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శక్తిని మిళితం చేస్తుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము ప్రతి దశను వివరంగా చర్చిస్తాము, సమగ్ర వివరణను అందిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సంశ్లేషణ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ మరియు సేవలందించడం కోసం క్లౌడ్ ML ఇంజిన్ని ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
క్లౌడ్ ML ఇంజిన్ అనేది Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) అందించిన శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్లకు శిక్షణ మరియు సేవలందించడం కోసం అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. క్లౌడ్ ML ఇంజిన్ యొక్క సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా, వినియోగదారులు MLని నిర్మించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు అమలు చేసే ప్రక్రియను సులభతరం చేసే స్కేలబుల్ మరియు మేనేజ్డ్ ఎన్విరాన్మెంట్ ప్రయోజనాన్ని పొందవచ్చు.
మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరించడానికి AI ప్లాట్ఫారమ్ పైప్లైన్లు ముందుగా నిర్మించిన TFX భాగాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయి?
AI ప్లాట్ఫారమ్ పైప్లైన్స్ అనేది Google క్లౌడ్ అందించిన శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరించడానికి ముందుగా నిర్మించిన TFX భాగాలను ప్రభావితం చేస్తుంది. TFX, అంటే టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్, ప్రొడక్షన్-రెడీ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ఎండ్-టు-ఎండ్ ప్లాట్ఫారమ్. AI ప్లాట్ఫారమ్ పైప్లైన్లలోని TFX భాగాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, డెవలపర్లు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలు సరళీకృతం చేయవచ్చు మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, AI ప్లాట్ఫాం పైప్లైన్లను ఏర్పాటు చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
శిక్షణ పొందిన మోడల్ల సులభంగా భాగస్వామ్యం మరియు విస్తరణను Kubeflow ఎలా ఎనేబుల్ చేస్తుంది?
Kubeflow, ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫారమ్, కంటెయినరైజ్డ్ అప్లికేషన్లను నిర్వహించడం కోసం Kubernetes యొక్క శక్తిని ఉపయోగించడం ద్వారా శిక్షణ పొందిన మోడల్ల యొక్క అతుకులు లేని భాగస్వామ్యం మరియు విస్తరణను సులభతరం చేస్తుంది. Kubeflowతో, వినియోగదారులు తమ మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్లను, అవసరమైన డిపెండెన్సీలతో పాటు కంటైనర్లలో సులభంగా ప్యాక్ చేయవచ్చు. ఈ కంటైనర్లను వివిధ వాతావరణాలలో భాగస్వామ్యం చేయవచ్చు మరియు విస్తరించవచ్చు, ఇది సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, కుబెఫ్లో - కుబెర్నెట్స్లో మెషిన్ లెర్నింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో ఏడు దశలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణకు మార్గనిర్దేశం చేసే ఏడు ముఖ్యమైన దశలను కలిగి ఉంటుంది. మోడల్ల యొక్క ఖచ్చితత్వం, సామర్థ్యం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి ఈ దశలు కీలకమైనవి. ఈ సమాధానంలో, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో సమగ్ర అవగాహనను అందిస్తూ ఈ దశల్లో ప్రతిదానిని వివరంగా విశ్లేషిస్తాము. దశ
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సేవను ఉపయోగించడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ని ఉపయోగించే ప్రక్రియ అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది స్కేల్లో అంచనాలను రూపొందించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్లో భాగమైన ఈ సేవ, శిక్షణ పొందిన మోడళ్లపై అంచనాలను అమలు చేయడానికి సర్వర్లెస్ సొల్యూషన్ను అందిస్తుంది, దీని ద్వారా వినియోగదారులు దృష్టి సారించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowలో "export_savedmodel" ఫంక్షన్ ఏమి చేస్తుంది?
TensorFlowలో "export_savedmodel" ఫంక్షన్ అనేది శిక్షణ పొందిన మోడల్లను ఫార్మాట్లో ఎగుమతి చేయడానికి కీలకమైన సాధనం, దీనిని సులభంగా అమలు చేయవచ్చు మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఈ ఫంక్షన్ వినియోగదారులు తమ టెన్సర్ఫ్లో మోడల్లను మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు లెర్న్డ్ పారామీటర్లతో సహా, SavedModel అనే ప్రామాణిక ఆకృతిలో సేవ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. SavedModel ఫార్మాట్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్తో పని చేసే ప్రక్రియలో కీలకమైన దశలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్తో పని చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల విజయవంతమైన అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ కోసం కీలకమైన కీలక దశల శ్రేణిని కలిగి ఉంటుంది. ఈ దశలను డేటా సేకరణ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్, మోడల్ ఎంపిక మరియు శిక్షణ, మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు ధ్రువీకరణ మరియు మోడల్ విస్తరణ మరియు పర్యవేక్షణగా విస్తృతంగా వర్గీకరించవచ్చు. ప్రతి అడుగు కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2