Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
Ang TensorFlow ay isang malawakang ginagamit na open-source na framework para sa machine learning na binuo ng Google. Nagbibigay ito ng komprehensibong ecosystem ng mga tool, library, at mapagkukunan na nagbibigay-daan sa mga developer at mananaliksik na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang mahusay. Sa konteksto ng mga malalim na neural network (DNN), hindi lamang kayang sanayin ng TensorFlow ang mga modelong ito ngunit pinapadali din nito.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Hub para sa mas produktibong pag-aaral ng makina
Ano ang mga mataas na antas ng API ng TensorFlow?
Ang TensorFlow ay isang malakas na open-source machine learning framework na binuo ng Google. Nagbibigay ito ng malawak na hanay ng mga tool at API na nagbibigay-daan sa mga mananaliksik at developer na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Nag-aalok ang TensorFlow ng parehong mababang antas at mataas na antas ng mga API, bawat isa ay tumutugon sa iba't ibang antas ng abstraction at pagiging kumplikado. Pagdating sa mga high-level na API, TensorFlow
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Tensor Processing Units - kasaysayan at hardware
Ang paggawa ba ng bersyon sa Cloud Machine Learning Engine ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
Kapag gumagamit ng Cloud Machine Learning Engine, talagang totoo na ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo. Ang kinakailangang ito ay mahalaga para sa wastong paggana ng Cloud Machine Learning Engine at tinitiyak na epektibong magagamit ng system ang mga sinanay na modelo para sa mga gawain sa paghula. Talakayin natin ang isang detalyadong paliwanag
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Tensor Processing Units - kasaysayan at hardware
Nagagawa ba ng TensorFlow framework ng Google na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning (hal. sa pagpapalit ng coding sa configuration)?
Ang Google TensorFlow framework ay talagang nagbibigay-daan sa mga developer na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning, na nagbibigay-daan para sa pagpapalit ng coding sa configuration. Nagbibigay ang feature na ito ng malaking kalamangan sa mga tuntunin ng pagiging produktibo at kadalian ng paggamit, dahil pinapasimple nito ang proseso ng pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Isa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Ano ang mga pagkakaiba sa pagitan ng TensorFlow at TensorBoard?
Ang TensorFlow at TensorBoard ay parehong mga tool na malawakang ginagamit sa larangan ng machine learning, partikular para sa pagbuo at visualization ng modelo. Bagama't magkakaugnay ang mga ito at kadalasang ginagamit nang magkasama, may mga natatanging pagkakaiba sa pagitan ng dalawa. Ang TensorFlow ay isang open-source machine learning framework na binuo ng Google. Nagbibigay ito ng komprehensibong hanay ng mga tool at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, TensorBoard para sa visualization ng modelo
Ano ang mga disadvantage ng paggamit ng Eager mode kaysa sa regular na TensorFlow na may Eager mode na hindi pinagana?
Ang eager mode sa TensorFlow ay isang programming interface na nagbibigay-daan para sa agarang pagpapatupad ng mga operasyon, na ginagawang mas madaling i-debug at maunawaan ang code. Gayunpaman, mayroong ilang mga disadvantages ng paggamit ng Eager mode kumpara sa regular na TensorFlow na may Eager mode na hindi pinagana. Sa sagot na ito, susuriin natin nang detalyado ang mga kawalan na ito. Isa sa mga pangunahing
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Eager Mode
Ano ang bentahe ng paggamit muna ng modelo ng Keras at pagkatapos ay i-convert ito sa isang TensorFlow estimator sa halip na direktang gamitin ang TensorFlow?
Pagdating sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning, ang Keras at TensorFlow ay mga sikat na framework na nag-aalok ng hanay ng mga functionality at kakayahan. Habang ang TensorFlow ay isang makapangyarihan at flexible na library para sa pagbuo at pagsasanay ng mga deep learning model, ang Keras ay nagbibigay ng mas mataas na antas ng API na nagpapasimple sa proseso ng paggawa ng mga neural network. Sa ilang mga kaso, ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Pagtaas ng Keras sa mga nagtatantya
Paano bumuo ng isang modelo sa Google Cloud Machine Learning?
Upang bumuo ng isang modelo sa Google Cloud Machine Learning Engine, kailangan mong sundin ang isang structured na daloy ng trabaho na kinabibilangan ng iba't ibang bahagi. Kasama sa mga bahaging ito ang paghahanda ng iyong data, pagtukoy sa iyong modelo, at pagsasanay nito. Tuklasin natin ang bawat hakbang nang mas detalyado. 1. Paghahanda ng Data: Bago gumawa ng modelo, mahalagang ihanda ang iyong
Paano magagamit ang mga serbisyo sa cloud para sa pagpapatakbo ng malalim na pagkalkula ng pag-aaral sa GPU?
Binago ng mga serbisyo ng cloud ang paraan ng pagsasagawa namin ng malalim na pag-aaral ng mga pagkalkula sa mga GPU. Sa pamamagitan ng paggamit ng kapangyarihan ng cloud, maa-access ng mga mananaliksik at practitioner ang mga mapagkukunan ng computing na may mataas na pagganap nang hindi nangangailangan ng mga mamahaling pamumuhunan sa hardware. Sa sagot na ito, tutuklasin namin kung paano magagamit ang mga serbisyo ng cloud para sa pagpapatakbo ng malalim na pag-aaral ng mga pagkalkula sa GPU,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Pagsulong sa malalim na pag-aaral, Pagkalkula sa GPU, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano naiiba ang PyTorch sa iba pang mga library ng malalim na pag-aaral tulad ng TensorFlow sa mga tuntunin ng kadalian ng paggamit at bilis?
Ang PyTorch at TensorFlow ay dalawang sikat na deep learning library na nakakuha ng makabuluhang traksyon sa larangan ng artificial intelligence. Bagama't ang parehong mga aklatan ay nag-aalok ng makapangyarihang mga tool para sa pagbuo at pagsasanay ng mga malalim na neural network, naiiba ang mga ito sa mga tuntunin ng kadalian ng paggamit at bilis. Sa sagot na ito, tutuklasin natin nang detalyado ang mga pagkakaibang ito. Dali ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch, Pagsusuri sa pagsusulit