Загварууд нь Google Cloud Machine Learning Engine (Google Cloud AI платформ болгон өөрчилсөн) хувилбаруудтай хэрхэн холбогддог вэ?
Өмнө нь Cloud Machine Learning Engine гэгддэг Google Cloud AI платформ нь машин сургалтын загваруудыг өргөн хүрээнд сургах, нэвтрүүлэхэд зориулагдсан хүчирхэг үйлчилгээ юм. Энэхүү платформд "загвар" ба "хувилбар" гэсэн ойлголтууд нь машин сургалтын ажлын урсгалыг удирдах үндсэн нэгж болж өгдөг. Google Cloud AI платформ дахь загварууд "загвар" нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, Суурилуулсан алгоритм бүхий AI платформын сургалт
Хөлдөөсөн график ямар хэрэглээ вэ?
TensorFlow-ийн контекст дэх царцаасан график нь бүрэн бэлтгэгдсэн, дараа нь загварын архитектур болон бэлтгэгдсэн жинг агуулсан нэг файл болгон хадгалсан загварыг хэлнэ. Энэхүү царцаасан графикийг анхны загварын тодорхойлолт, мэдээлэлд хандах шаардлагагүйгээр янз бүрийн платформ дээр ашиглах боломжтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмчлах, TensorFlow Lite-ийг танилцуулж байна
TensorFlow Lite нь Tambua програм дээр машин сургалтын загварыг ашиглахад ямар давуу талтай вэ?
TensorFlow Lite нь Tambua программ дээр машин сургалтын загваруудыг байрлуулахад хэд хэдэн давуу талыг өгдөг. TensorFlow Lite нь хөдөлгөөнт болон суулгагдсан төхөөрөмж дээр машин сургалтын загварыг ашиглахад тусгайлан зориулсан хөнгөн бөгөөд үр ашигтай хүрээ юм. Энэ нь амьсгалын замын өвчнийг илрүүлэх загварыг ашиглахад тохиромжтой сонголт болгодог олон давуу талыг санал болгодог.
TensorFlow Lite нь загваруудыг төхөөрөмж дээр байрлуулахад ямар үүрэг гүйцэтгэсэн бэ?
TensorFlow Lite нь бодит цагийн дүгнэлт гаргахын тулд төхөөрөмж дээр машин сургалтын загваруудыг байрлуулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь хөдөлгөөнт болон суулгагдсан төхөөрөмж дээр TensorFlow загваруудыг ажиллуулахад зориулагдсан хөнгөн бөгөөд үр ашигтай хүрээ юм. TensorFlow Lite-ийг ашигласнаар Air Cognizer програм нь машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан агаарын чанарыг үр дүнтэйгээр урьдчилан таамаглах боломжтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, ML-ийн тусламжтайгаар агаарын чанарыг урьдчилан таамаглах агаарын танигч, Шалгалтын тойм
TFX дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсгийн байршуулалтын зорилтууд юу вэ?
TensorFlow Extended (TFX) дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсэг нь TFX дамжуулах хоолойн үндсэн хэсэг бөгөөд бэлтгэгдсэн загваруудыг янз бүрийн зорилтот орчинд байрлуулах ажлыг зохицуулдаг. TFX дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсгийн байршуулалтын зорилтууд нь олон янзын бөгөөд уян хатан байдаг тул хэрэглэгчид өөрсдийн шаардлагаас хамааран өөр өөр платформ дээр загвараа байрлуулах боломжийг олгодог. Энэ нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм
TensorFlow-ийн загвар хадгалах форматыг ашиглах нь ямар ашигтай вэ?
TensorFlow-ийн загвар хадгалах формат нь хиймэл оюун ухааны салбарт ашиглахад хэд хэдэн давуу талыг өгдөг. Энэхүү форматыг ашигласнаар хөгжүүлэгчид бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан хадгалж, ачаалж, үйлдвэрлэлийн орчинд саадгүй нэгтгэх боломжийг олгодог. Ихэнхдээ "Хадгалсан загвар" гэж нэрлэгддэг энэхүү формат нь TensorFlow-ийг ашиглах үр ашиг, үр дүнтэй байдалд хувь нэмэр оруулдаг олон давуу талыг санал болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow өндөр түвшний API, Загвараа бүтээх, сайжруулах, Шалгалтын тойм
TensorFlow 2.0 нь өөр өөр платформ дээр байршуулахыг хэрхэн дэмждэг вэ?
TensorFlow 2.0, алдартай нээлттэй эхийн машин сургалтын тогтолцоо нь өөр өөр платформ дээр байрлуулахад найдвартай дэмжлэг үзүүлдэг. Энэхүү дэмжлэг нь ширээний компьютер, сервер, хөдөлгөөнт төхөөрөмж, тэр ч байтугай суулгагдсан систем гэх мэт төрөл бүрийн төхөөрөмж дээр машин сургалтын загваруудыг нэвтрүүлэхэд чухал ач холбогдолтой юм. Энэ хариултанд бид TensorFlow-ийн янз бүрийн аргуудыг судлах болно
Линукс контейнер ашиглахын нэг давуу тал нь юу вэ?
Компьютерийн системийн аюулгүй байдлын хүрээнд Линукс контейнеруудыг ашиглахын нэг давуу тал нь тэдгээрийн хангадаг сайжруулсан тусгаарлалт юм. Контейнер нь дундын хост үйлдлийн систем дээр ажилладаг хөнгөн, тусгаарлагдсан орчин юм. Эдгээр нь програмууд болон үйлчилгээнүүдийг хамаарал бүхий нэг нэгж болгон багцалж, янз бүрийн тооцооллын орчинд тогтвортой ажиллах боломжийг олгодог. Энэ
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/CSSF компьютерийн системийн аюулгүй байдлын үндэс, Аюулгүй байдлын эмзэг байдал нь компьютерийн системийн эвдрэлийг бууруулдаг, Линукс контейнерүүд, Шалгалтын тойм
Kubernetes хөдөлгүүр гэж юу вэ, энэ нь чингэлэг програмуудыг ашиглахад хэрхэн тусалдаг вэ?
Kubernetes Engine нь Kubernetes-ийг ашиглан контейнержүүлсэн програмуудыг байрлуулах, удирдах, масштабжуулахад зориулагдсан удирдлагатай орчин юм. Kubernetes нь чингэлэгжүүлсэн програмуудыг байршуулах, масштаблах, удирдах ажлыг автоматжуулдаг нээлттэй эхийн контейнер зохион байгуулах систем юм. Энэ нь чингэлэг программуудыг байрлуулах, масштаблах, удирдах ажлыг автоматжуулах платформоор хангадаг бөгөөд хөгжүүлэгчид код бичихээс илүүтэйгээр анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
Аппликейшнүүдийг байрлуулахдаа контейнер ашиглах зорилго юу вэ?
Контейнерууд нь үүлэн тооцооллын талбарт, ялангуяа Google Cloud Platform (GCP) болон түүний Kubernetes Engine-ийг ашиглах үед програмуудыг байрлуулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Контейнер ашиглах зорилго нь програмуудыг багцлах, байршуулах стандартчилагдсан, үр ашигтай арга замыг бий болгож, янз бүрийн орчинд тогтвортой байдлыг хангах, үйл ажиллагааг хялбарчлах явдал юм.