TensorFlow 2.0 మరియు తర్వాతి కాలంలో, సెషన్లు నేరుగా ఉపయోగించబడవు. వాటిని ఉపయోగించడానికి ఏదైనా కారణం ఉందా?
TensorFlow 2.0 మరియు తదుపరి సంస్కరణల్లో, TensorFlow యొక్క మునుపటి సంస్కరణల్లో ప్రాథమిక అంశంగా ఉన్న సెషన్ల భావన నిలిపివేయబడింది. గ్రాఫ్లు లేదా గ్రాఫ్ల భాగాలను అమలు చేయడానికి టెన్సర్ఫ్లో 1.xలో సెషన్లు ఉపయోగించబడ్డాయి, గణన ఎప్పుడు మరియు ఎక్కడ జరుగుతుందనే దానిపై నియంత్రణను అనుమతిస్తుంది. అయితే, TensorFlow 2.0 పరిచయంతో, ఆత్రుతగా అమలు చేయబడింది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, TensorFlow, టెన్సార్ ఫ్లో బేసిక్స్
Android కోసం TensorFlow లైట్ అనుమితి కోసం మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుందా లేదా శిక్షణ కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చా?
Android కోసం TensorFlow Lite అనేది మొబైల్ మరియు ఎంబెడెడ్ పరికరాల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన TensorFlow యొక్క తేలికపాటి వెర్షన్. ఇది ప్రాథమికంగా అనుమితి పనులను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి మొబైల్ పరికరాలలో ప్రీ-ట్రైన్డ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. TensorFlow Lite మొబైల్ ప్లాట్ఫారమ్ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది మరియు ఎనేబుల్ చేయడానికి తక్కువ జాప్యం మరియు చిన్న బైనరీ పరిమాణాన్ని అందించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ప్రోగ్రామింగ్ టెన్సార్ ఫ్లో, Android కోసం టెన్సార్ ఫ్లో లైట్
స్కేల్లో సర్వర్లెస్ అంచనాల కోసం Google క్లౌడ్లో AI మోడల్లను తయారు చేయడం ఎలా ప్రారంభించవచ్చు?
స్కేల్లో సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్ల కోసం గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మోడల్లను రూపొందించే ప్రయాణాన్ని ప్రారంభించడానికి, అనేక కీలక దశలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అనుసరించాలి. ఈ దశల్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం, Google క్లౌడ్ యొక్క AI సేవలతో తమను తాము పరిచయం చేసుకోవడం, అభివృద్ధి వాతావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం, సిద్ధం చేయడం మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
మెషిన్ లెర్నింగ్ చేసే AI మోడల్ను ఎలా అమలు చేస్తారు?
మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లను నిర్వహించే AI మోడల్ను అమలు చేయడానికి, మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఉన్న ప్రాథమిక భావనలు మరియు ప్రక్రియలను అర్థం చేసుకోవాలి. మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అనేది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క ఉపసమితి, ఇది స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి సిస్టమ్లను అనుమతిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ఫారమ్ మరియు సాధనాలను అందిస్తుంది
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు కొత్త, చూడని డేటాను అంచనా వేయడం లేదా వర్గీకరించడం నేర్చుకోవచ్చు. లేబుల్ చేయని డేటా యొక్క ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల రూపకల్పనలో ఏమి ఉంటుంది?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో లేబుల్ చేయని డేటా కోసం ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల రూపకల్పన అనేక కీలక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. లేబుల్ చేయని డేటా అనేది ముందే నిర్వచించబడిన లక్ష్య లేబుల్లు లేదా వర్గాలను కలిగి లేని డేటాను సూచిస్తుంది. అందుబాటులో ఉన్న నమూనాలు మరియు సంబంధాల ఆధారంగా కొత్త, కనిపించని డేటాను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగల లేదా వర్గీకరించగల నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడమే లక్ష్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ని ఎలా నిర్మించాలి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లో మోడల్ను రూపొందించడానికి, మీరు వివిధ భాగాలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక వర్క్ఫ్లోను అనుసరించాలి. ఈ భాగాలు మీ డేటాను సిద్ధం చేయడం, మీ మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు దానికి శిక్షణ ఇవ్వడం వంటివి ఉంటాయి. ప్రతి దశను మరింత వివరంగా పరిశీలిద్దాం. 1. డేటాను సిద్ధం చేయడం: మోడల్ను సృష్టించే ముందు, మీది సిద్ధం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసం కోసం Google సాధనాలు, గూగుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ అవలోకనం
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
టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (TFX) అంటే ఏమిటి మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను ఉత్పత్తిలో ఉంచడంలో ఇది ఎలా సహాయపడుతుంది?
టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (TFX) అనేది ఉత్పాదక పరిసరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి Google ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన శక్తివంతమైన ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫారమ్. ఇది డేటా ఇంజెషన్ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ నుండి మోడల్ ట్రైనింగ్ మరియు సర్వింగ్ వరకు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లోను క్రమబద్ధీకరించడంలో సహాయపడే సమగ్ర సాధనాలు మరియు లైబ్రరీలను అందిస్తుంది. TFX ప్రత్యేకంగా సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడింది
పైప్లైన్ నిర్వహణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం TFXలో చేర్చబడిన క్షితిజ సమాంతర లేయర్లు ఏమిటి?
TFX, అంటే టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్, ఉత్పత్తికి సిద్ధంగా ఉన్న మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లను నిర్మించడానికి సమగ్రమైన ఎండ్-టు-ఎండ్ ప్లాట్ఫారమ్. ఇది స్కేలబుల్ మరియు నమ్మదగిన మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను సులభతరం చేసే సాధనాలు మరియు భాగాల సమితిని అందిస్తుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లను నిర్వహించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం, డేటా సైంటిస్టులను ఎనేబుల్ చేయడం వంటి సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి TFX రూపొందించబడింది.
TFXలో ML పైప్లైన్ యొక్క వివిధ దశలు ఏమిటి?
టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (TFX) అనేది ఉత్పాదక వాతావరణంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను సులభతరం చేయడానికి రూపొందించబడిన శక్తివంతమైన ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫారమ్. ఇది ఎండ్-టు-ఎండ్ ML పైప్లైన్ల నిర్మాణాన్ని ప్రారంభించే సమగ్ర సాధనాలు మరియు లైబ్రరీలను అందిస్తుంది. ఈ పైప్లైన్లు అనేక విభిన్న దశలను కలిగి ఉంటాయి, ప్రతి ఒక్కటి నిర్దిష్ట ప్రయోజనాన్ని అందిస్తాయి మరియు దోహదపడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), TFX అంటే ఏమిటి, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2