Android-д зориулсан TensorFlow lite-ийг зөвхөн дүгнэлт хийхэд ашигладаг уу эсвэл сургалтанд ашиглаж болох уу?
Android-д зориулсан TensorFlow Lite нь хөдөлгөөнт болон суулгагдсан төхөөрөмжүүдэд зориулагдсан TensorFlow-ийн хөнгөн хувилбар юм. Үүнийг голчлон гар утасны төхөөрөмж дээр урьдчилан бэлтгэгдсэн машин сургалтын загваруудыг ажиллуулахад ашигладаг бөгөөд дүгнэлт даалгавруудыг үр дүнтэй гүйцэтгэхэд ашигладаг. TensorFlow Lite нь гар утасны платформд зориулагдсан бөгөөд бага хоцрогдолтой, жижиг хоёртын хэмжээтэйгээр идэвхжүүлэх зорилготой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмчлах, Android-д зориулсан TensorFlow Lite
Сервергүй урьдчилан таамаглахын тулд Google Cloud дээр хиймэл оюун ухааны загваруудыг хэрхэн хийж эхлэх вэ?
Google Cloud Machine Learning ашиглан сервергүй урьдчилан таамаглах зорилгоор хиймэл оюун ухааны (AI) загвар бүтээх аялалд гарахын тулд хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг багтаасан бүтэцтэй арга барилыг дагаж мөрдөх шаардлагатай. Эдгээр алхмууд нь машин сургалтын үндсийг ойлгох, Google Cloud-ийн AI үйлчилгээтэй танилцах, хөгжүүлэх орчинг бүрдүүлэх, бэлтгэх,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Машинаар сурдаг хиймэл оюун ухааны загварыг хэрхэн хэрэгжүүлэх вэ?
Машин сургалтын даалгавруудыг гүйцэтгэдэг хиймэл оюун ухааны загварыг хэрэгжүүлэхийн тулд машин сургалтын үндсэн ойлголт, үйл явцыг ойлгох ёстой. Машины сургалт (ML) нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд хэсэг бөгөөд системийг тодорхой програмчлахгүйгээр туршлагаас суралцах, сайжруулах боломжийг олгодог. Google Cloud Machine Learning нь платформ болон хэрэгслээр хангадаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Машин сургалтын алгоритмууд нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг урьдчилан таамаглах эсвэл ангилж сурах боломжтой. Шошгогүй өгөгдлийн урьдчилан таамаглах загвар зохион бүтээхэд юу багтдаг вэ?
Машины сургалтын явцад шошгогүй өгөгдлийн урьдчилан таамаглах загвар зохион бүтээх нь хэд хэдэн үндсэн алхам, анхаарах зүйлсийг багтаадаг. Шошгогүй өгөгдөл нь урьдчилан тодорхойлсон зорилтот шошго эсвэл категоригүй өгөгдлийг хэлнэ. Зорилго нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг үнэн зөв таамаглах эсвэл ангилах загваруудыг бий болгоход оршино.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Google Cloud Machine Learning дээр хэрхэн загвар бүтээх вэ?
Google Cloud Machine Learning Engine-д загвар бүтээхийн тулд та янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг агуулсан бүтэцтэй ажлын урсгалыг дагах хэрэгтэй. Эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд өгөгдөл бэлтгэх, загвараа тодорхойлох, сургах зэрэг орно. Алхам бүрийг илүү нарийвчлан авч үзье. 1. Өгөгдлийг бэлтгэх: Загвар үүсгэхээсээ өмнө загвараа бэлтгэх нь маш чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google машин сурах тойм
TensorFlow нь Tambua аппликейшнд ашигласан машин сургалтын загварыг хөгжүүлэх, нэвтрүүлэхэд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
TensorFlow нь эмч нарт амьсгалын замын өвчнийг илрүүлэхэд туслах зорилгоор Tambua аппликейшнд хэрэглэгддэг машин сургалтын загварыг хөгжүүлэх, нэвтрүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. TensorFlow нь Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем бөгөөд машин сургалтын загваруудыг бий болгох, ашиглах цогц экосистемээр хангадаг. Энэ нь өргөн хүрээний хэрэгслийг санал болгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Машинд суралцах замаар амьсгалын замын өвчнийг илрүүлэхэд эмч нарт туслах, Шалгалтын тойм
TensorFlow Extended (TFX) гэж юу вэ, энэ нь машин сургалтын загваруудыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
TensorFlow Extended (TFX) нь үйлдвэрлэлийн орчинд машин сургалтын загваруудыг ашиглах, удирдах зорилгоор Google-ээс боловсруулсан хүчирхэг нээлттэй эхийн платформ юм. Энэ нь өгөгдөл шингээх, урьдчилан боловсруулахаас эхлээд загварчлах, үйлчилгээ үзүүлэх хүртэл машин сургалтын ажлын урсгалыг оновчтой болгоход туслах иж бүрэн хэрэгсэл, номын сангуудаар хангадаг. TFX нь сорилтуудыг шийдвэрлэхийн тулд тусгайлан бүтээгдсэн
Дамжуулах хоолойн менежмент, оновчтой болгоход зориулж TFX-д ямар хэвтээ давхаргууд багтдаг вэ?
TFX нь TensorFlow Extended гэсэн үгийн товчлол бөгөөд үйлдвэрлэлд бэлэн машин сургалтын шугам хоолой барихад зориулагдсан цогц платформ юм. Энэ нь өргөтгөх боломжтой, найдвартай машин сургалтын системийг хөгжүүлэх, ашиглахад туслах хэрэгсэл, бүрэлдэхүүн хэсгүүдээр хангадаг. TFX нь өгөгдөл судлаачдад боломж олгох, машин сургалтын дамжуулах хоолойг удирдах, оновчтой болгоход тулгарч буй сорилтуудыг шийдвэрлэх зорилготой юм.
TFX дахь ML дамжуулах хоолойн өөр өөр үе шатууд юу вэ?
TensorFlow Extended (TFX) нь үйлдвэрлэлийн орчинд машин сургалтын (ML) загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглахад туслах зорилготой хүчирхэг нээлттэй эхийн платформ юм. Энэ нь эцсийн ML дамжуулах шугам барих боломжийг олгодог цогц хэрэгсэл, номын сангуудаар хангадаг. Эдгээр дамжуулах хоолой нь хэд хэдэн тодорхой үе шатуудаас бүрдэх бөгөөд тус бүр нь тодорхой зорилготой бөгөөд хувь нэмэр оруулдаг
ML програмыг боловсруулахдаа ML-д онцгой анхаарах зүйл юу вэ?
Машин сургалтын (ML) програмыг боловсруулахдаа ML-д хамаарах хэд хэдэн зүйлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. ML загварын үр ашиг, үр ашиг, найдвартай байдлыг хангахын тулд эдгээр анхаарах зүйлс маш чухал юм. Энэ хариултанд бид хөгжүүлэгчдийн анхаарах ёстой ML-д хамаарах зарим чухал асуудлуудын талаар ярилцах болно.
- 1
- 2