Tensorflow-ийг гүн мэдрэлийн сүлжээг (DNN) сургах, дүгнэлт хийхэд ашиглаж болох уу?
TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан машин сургалтын нээлттэй эхийн өргөн хүрээний систем юм. Энэ нь хөгжүүлэгчид болон судлаачдад машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээж, ашиглах боломжийг олгодог хэрэгсэл, номын сан, нөөцийн цогц экосистемээр хангадаг. Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) хүрээнд TensorFlow нь эдгээр загваруудыг сургах чадвартай төдийгүй
TensorFlow-ийн өндөр түвшний API гэж юу вэ?
TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан хүчирхэг нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг бий болгох, ашиглах боломжийг олгодог өргөн хүрээний хэрэгсэл, API-уудыг өгдөг. TensorFlow нь доод түвшний болон өндөр түвшний API-г санал болгодог бөгөөд тус бүр нь хийсвэрлэл, нарийн төвөгтэй байдлын өөр өөр түвшинд нийцдэг. Өндөр түвшний API-ийн тухай ярихад TensorFlow
Cloud Machine Learning Engine-д хувилбар үүсгэхийн тулд экспортолсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
Cloud Machine Learning Engine-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхийн тулд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай нь үнэн юм. Энэхүү шаардлага нь Cloud Machine Learning Engine-ийн зөв үйл ажиллагаанд зайлшгүй шаардлагатай бөгөөд систем нь урьдчилан таамаглах ажилд бэлтгэгдсэн загваруудыг үр дүнтэй ашиглах боломжийг олгодог. Нарийвчилсан тайлбарыг ярилцъя
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Тензор боловсруулах нэгжүүд - түүх ба техник хангамж
Google-ийн TensorFlow хүрээ нь машин сургалтын загвар (жишээ нь кодчилолыг тохиргоогоор солих гэх мэт) боловсруулахад хийсвэрлэлийн түвшинг нэмэгдүүлэх боломжтой юу?
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
TensorFlow болон TensorBoard хоёрын ялгаа юу вэ?
TensorFlow болон TensorBoard нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа загвар боловсруулах, дүрслэн харуулахад өргөн хэрэглэгддэг хэрэгсэл юм. Тэдгээр нь хоорондоо холбоотой бөгөөд ихэвчлэн хамт хэрэглэгддэг боловч энэ хоёрын хооронд тодорхой ялгаа байдаг. TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. Энэ нь иж бүрэн хэрэгсэл болон
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
Eager горимыг идэвхгүй болгосон ердийн TensorFlow гэхээсээ илүү Eager горимыг ашиглах нь ямар сул талтай вэ?
TensorFlow дахь Eager горим нь програмчлалын интерфейс бөгөөд үйлдлүүдийг шууд гүйцэтгэх боломжийг олгодог бөгөөд кодыг дибаг хийх, ойлгоход хялбар болгодог. Гэсэн хэдий ч Eager горимыг идэвхгүй болгосон ердийн TensorFlow-тэй харьцуулахад Eager горимыг ашиглах нь хэд хэдэн сул талуудтай байдаг. Энэ хариултанд бид эдгээр сул талуудыг нарийвчлан судлах болно. Голуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, TensorFlow Eager горим
TensorFlow-ийг шууд ашиглахын оронд эхлээд Keras загварыг ашиглаад дараа нь TensorFlow тооцоологч руу хөрвүүлэх нь ямар давуу талтай вэ?
Машины сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх тухайд Keras болон TensorFlow хоёулаа олон төрлийн функц, чадварыг санал болгодог түгээмэл хүрээ юм. TensorFlow нь гүнзгий сургалтын загвар бүтээх, сургах хүчирхэг, уян хатан номын сан боловч Keras нь мэдрэлийн сүлжээ үүсгэх үйл явцыг хялбаршуулдаг дээд түвшний API-г өгдөг. Зарим тохиолдолд энэ нь
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
GPU дээр гүнзгий суралцах тооцооллыг ажиллуулахын тулд үүлэн үйлчилгээг хэрхэн ашиглах вэ?
Үүлэн үйлчилгээ нь бидний GPU дээр гүнзгий суралцах тооцоолол хийх аргад хувьсгал хийсэн. Үүлний хүчийг ашигласнаар судлаачид болон дадлагажигчид үнэтэй техник хангамжийн хөрөнгө оруулалт хийхгүйгээр өндөр хүчин чадалтай тооцоолох нөөцөд хандах боломжтой. Энэ хариултанд бид GPU дээр гүнзгий суралцах тооцооллыг ажиллуулахын тулд үүлэн үйлчилгээг хэрхэн ашиглаж болохыг судлах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, GPU дээрх тооцоолол, Шалгалтын тойм
PyTorch нь ашиглахад хялбар, хурдаараа TensorFlow зэрэг бусад гүнзгий сургалтын сангуудаас юугаараа ялгаатай вэ?
PyTorch болон TensorFlow нь хиймэл оюун ухааны салбарт ихээхэн анхаарал татсан гүн гүнзгий суралцах хоёр алдартай номын сан юм. Хоёр номын сан нь гүн мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах хүчирхэг хэрэгслийг санал болгодог ч ашиглахад хялбар, хурдны хувьд ялгаатай байдаг. Энэ хариултанд бид эдгээр ялгааг нарийвчлан судлах болно. Хялбар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Оршил, Python, Pytorch програмтай гүнзгий сургалтын танилцуулга, Шалгалтын тойм