Google-ийн TensorFlow хүрээ нь машин сургалтын загвар (жишээ нь кодчилолыг тохиргоогоор солих гэх мэт) боловсруулахад хийсвэрлэлийн түвшинг нэмэгдүүлэх боломжтой юу?
11 оны арваннэгдүгээр сарын 2023-ны Бямба гараг
by Хэма Гунасекаран
Google TensorFlow хүрээ нь хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загвар боловсруулахад хийсвэрлэлийн түвшинг нэмэгдүүлэх боломжийг олгож, кодчиллыг тохиргоогоор солих боломжийг олгодог. Энэ функц нь машин сургалтын загваруудыг бүтээх, ашиглах үйл явцыг хялбаршуулдаг тул бүтээмж, ашиглахад хялбар байдлын хувьд ихээхэн давуу талыг бий болгодог. Нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Доор тэмдэглэгдсэн:
Адал явдалт, Хиймэл оюун, Кодлох, Тохиргоо, хөгжлийн, Машины сургалт, TensorFlow
TensorFlow дахь Eager горим нь хөгжүүлэлтийн үр ашиг, үр нөлөөг хэрхэн сайжруулдаг вэ?
02 оны 2023-р сарын XNUMX, Лхагва гараг
by EITCA академи
TensorFlow дахь Eager горим нь програмчлалын интерфэйс бөгөөд үйлдлүүдийг нэн даруй гүйцэтгэх боломжийг олгодог бөгөөд машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх илүү ойлгомжтой, интерактив арга юм. Энэ горим нь тооцоолох графикийг тусад нь барьж, ажиллуулах хэрэгцээг арилгаснаар хөгжүүлэлтийн үр ашиг, үр нөлөөг сайжруулдаг. Үүний оронд үйлдлүүд дуудагдсанаар нь хийгддэг.