Ano ang pakinabang ng batching data sa proseso ng pagsasanay ng isang CNN?
Ang pag-batch ng data sa proseso ng pagsasanay ng isang Convolutional Neural Network (CNN) ay nag-aalok ng ilang mga benepisyo na nag-aambag sa pangkalahatang kahusayan at pagiging epektibo ng modelo. Sa pamamagitan ng pagpapangkat-pangkat ng mga sample ng data sa mga batch, maaari nating gamitin ang parallel processing capabilities ng modernong hardware, i-optimize ang paggamit ng memory, at mapahusay ang kakayahan sa generalization ng network. Dito sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagpapakilala sa Convnet kasama si Pytorch, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano mapapahusay ng mga hardware accelerator tulad ng mga GPU o TPU ang proseso ng pagsasanay sa TensorFlow?
Ang mga hardware accelerators gaya ng Graphics Processing Units (GPUs) at Tensor Processing Units (TPUs) ay may mahalagang papel sa pagpapabuti ng proseso ng pagsasanay sa TensorFlow. Ang mga accelerator na ito ay idinisenyo upang magsagawa ng mga parallel na pag-compute at na-optimize para sa mga operasyon ng matrix, na ginagawa itong lubos na mahusay para sa malalim na pag-aaral ng mga workload. Sa sagot na ito, tutuklasin natin kung paano ang mga GPU at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow mataas na antas ng mga API, Pagbuo at pagpipino ng iyong mga modelo, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang diskarte sa pamamahagi ng API sa TensorFlow 2.0 at paano nito pinapasimple ang ipinamamahaging pagsasanay?
Ang Diskarte sa Pamamahagi ng API sa TensorFlow 2.0 ay isang mahusay na tool na nagpapasimple sa ipinamahagi na pagsasanay sa pamamagitan ng pagbibigay ng mataas na antas na interface para sa pamamahagi at pag-scale ng mga computations sa maraming device at machine. Nagbibigay-daan ito sa mga developer na madaling magamit ang computational power ng maraming GPU o kahit na maraming machine para sanayin ang kanilang mga modelo nang mas mabilis at mas mahusay. Naipamahagi
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow 2.0, Panimula sa TensorFlow 2.0, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano pinapabilis ng mga GPU at TPU ang pagsasanay ng mga modelo ng machine learning?
Ang mga GPU (Graphics Processing Units) at TPU (Tensor Processing Units) ay mga dalubhasang hardware accelerators na makabuluhang nagpapabilis sa pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Nakakamit nila ito sa pamamagitan ng pagsasagawa ng parallel computations sa malalaking halaga ng data nang sabay-sabay, na isang gawain na hindi na-optimize para sa mga tradisyonal na CPU (Central Processing Units). Sa sagot na ito, gagawin natin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow sa Google Colaboratory, Paano samantalahin ang mga GPU at TPU para sa iyong proyekto sa ML, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang High Performance Computing (HPC) at bakit ito mahalaga sa paglutas ng mga kumplikadong problema?
Ang High Performance Computing (HPC) ay tumutukoy sa paggamit ng malalakas na mapagkukunan ng computing upang malutas ang mga kumplikadong problema na nangangailangan ng malaking halaga ng computational power. Kabilang dito ang paggamit ng mga advanced na diskarte at teknolohiya upang magsagawa ng mga pagkalkula sa mas mataas na bilis kaysa sa tradisyonal na mga sistema ng pag-compute. Mahalaga ang HPC sa iba't ibang domain, kabilang ang siyentipikong pananaliksik, engineering,
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pangunahing konsepto ng GCP, High Performance Computing, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang bentahe ng multi-tape Turing machine kaysa sa single-tape Turing machine?
Ang mga multi-tape Turing machine ay nagbibigay ng ilang mga pakinabang sa kanilang mga single-tape na katapat sa larangan ng computational complexity theory. Ang mga kalamangan na ito ay nagmumula sa mga karagdagang tape na taglay ng mga multi-tape na Turing machine, na nagbibigay-daan para sa mas mahusay na pag-compute at pinahusay na mga kakayahan sa paglutas ng problema. Ang isang pangunahing bentahe ng multi-tape Turing machine ay ang kanilang kakayahang magsagawa ng maraming operasyon nang sabay-sabay. Sa
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/CCTF Computational Complexity Theory Fundamentals, Mga Makina ng Turing, Mga Makina ng Multitape Turing, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga TPU v2 pod, at paano nila pinapahusay ang kapangyarihan sa pagpoproseso ng mga TPU?
Ang mga TPU v2 pod, na kilala rin bilang Tensor Processing Unit version 2 pods, ay isang malakas na imprastraktura ng hardware na idinisenyo ng Google upang pahusayin ang kapangyarihan sa pagpoproseso ng mga TPU (Tensor Processing Units). Ang mga TPU ay mga espesyal na chip na binuo ng Google para sa pagpapabilis ng mga workload sa machine learning. Ang mga ito ay partikular na idinisenyo upang maisagawa ang mga operasyon ng matrix nang mahusay, na mahalaga sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Pagsisid sa TPU v2 at v3, Pagsusuri sa pagsusulit