Android için TensorFlow lite yalnızca çıkarım için mi kullanılıyor yoksa eğitim için de kullanılabilir mi?
Android için TensorFlow Lite, TensorFlow'un özellikle mobil ve gömülü cihazlar için tasarlanmış hafif bir sürümüdür. Çıkarım görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştirmek için öncelikle mobil cihazlarda önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerini çalıştırmak için kullanılır. TensorFlow Lite, mobil platformlar için optimize edilmiştir ve düşük gecikme süresi ve küçük bir ikili dosya boyutu sağlamayı amaçlamaktadır.
Geniş ölçekte sunucusuz tahminler için Google Cloud'da yapay zeka modelleri oluşturmaya nasıl başlanabilir?
Büyük ölçekte sunucusuz tahminler için Google Cloud Machine Learning'i kullanarak yapay zeka (AI) modelleri oluşturma yolculuğuna çıkmak için birkaç temel adımı kapsayan yapılandırılmış bir yaklaşımın izlenmesi gerekir. Bu adımlar, makine öğreniminin temellerini anlamayı, Google Cloud'un AI hizmetlerine aşina olmayı, bir geliştirme ortamı oluşturmayı, hazırlık ve geliştirme süreçlerini içerir.
Makine öğrenimi yapan bir yapay zeka modeli nasıl uygulanır?
Makine öğrenimi görevlerini gerçekleştiren bir yapay zeka modelini uygulamak için, makine öğreniminde yer alan temel kavramların ve süreçlerin anlaşılması gerekir. Makine öğrenimi (ML), sistemlerin açıkça programlanmadan deneyimlerden öğrenmesini ve gelişmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. Google Cloud Makine Öğrenimi bir platform ve araçlar sağlar
Makine öğrenimi algoritmaları yeni, görünmeyen verileri tahmin etmeyi veya sınıflandırmayı öğrenebilir. Etiketlenmemiş verilerin tahmine dayalı modellerinin tasarımı neleri içerir?
Makine öğreniminde etiketlenmemiş veriler için tahmine dayalı modellerin tasarımı birkaç temel adımı ve hususu içerir. Etiketlenmemiş veriler, önceden tanımlanmış hedef etiketleri veya kategorileri olmayan verileri ifade eder. Amaç, mevcut verilerden öğrenilen kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak yeni, görünmeyen verileri doğru bir şekilde tahmin edebilen veya sınıflandırabilen modeller geliştirmektir.
Google Cloud Makine Öğreniminde model nasıl oluşturulur?
Google Cloud Machine Learning Engine'de bir model oluşturmak için çeşitli bileşenleri içeren yapılandırılmış bir iş akışını izlemeniz gerekir. Bu bileşenler verilerinizin hazırlanmasını, modelinizin tanımlanmasını ve eğitilmesini içerir. Her adımı daha ayrıntılı olarak inceleyelim. 1. Verilerin Hazırlanması: Bir model oluşturmadan önce, modelinizi hazırlamak çok önemlidir.
TensorFlow, Tambua uygulamasında kullanılan makine öğrenimi modelinin geliştirilmesinde ve devreye alınmasında nasıl bir rol oynuyor?
TensorFlow, doktorların solunum yolu hastalıklarını tespit etmesine yardımcı olmak için Tambua uygulamasında kullanılan makine öğrenimi modelinin geliştirilmesinde ve devreye alınmasında çok önemli bir rol oynuyor. TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için kapsamlı bir ekosistem sağlayan açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Geniş bir araç yelpazesi sunar
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Uygulamaları, Doktorların makine öğrenimini kullanarak solunum yolu hastalıklarını tespit etmesine yardımcı olma, Sınav incelemesi
TensorFlow Extended (TFX) nedir ve makine öğrenimi modellerinin üretime alınmasına nasıl yardımcı olur?
TensorFlow Extended (TFX), üretim ortamlarında makine öğrenimi modellerini dağıtmak ve yönetmek için Google tarafından geliştirilmiş güçlü bir açık kaynak platformudur. Veri alımı ve ön işlemeden model eğitimi ve sunumuna kadar makine öğrenimi iş akışını kolaylaştırmaya yardımcı olan kapsamlı bir araç ve kitaplık seti sağlar. TFX, zorlukların üstesinden gelmek için özel olarak tasarlanmıştır
Ardışık düzen yönetimi ve optimizasyonu için TFX'e dahil edilen yatay katmanlar nelerdir?
TensorFlow Extended'ın kısaltması olan TFX, üretime hazır makine öğrenimi ardışık düzenleri oluşturmak için kapsamlı bir uçtan uca platformdur. Ölçeklenebilir ve güvenilir makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını kolaylaştıran bir dizi araç ve bileşen sağlar. TFX, makine öğrenimi ardışık düzenlerini yönetme ve optimize etme zorluklarını ele almak için tasarlanmıştır ve veri bilimcilere olanak sağlar
TFX'teki makine öğrenimi ardışık düzeninin farklı aşamaları nelerdir?
TensorFlow Extended (TFX), üretim ortamlarında makine öğrenimi (ML) modellerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını kolaylaştırmak için tasarlanmış güçlü bir açık kaynaklı platformdur. Uçtan uca makine öğrenimi ardışık düzenlerinin oluşturulmasını sağlayan kapsamlı bir araç ve kitaplık seti sağlar. Bu boru hatları, her biri belirli bir amaca hizmet eden ve katkıda bulunan birkaç farklı aşamadan oluşur.
Bir ML uygulaması geliştirirken ML'ye özgü hususlar nelerdir?
Bir makine öğrenimi (ML) uygulaması geliştirirken, dikkate alınması gereken makine öğrenimine özgü birkaç husus vardır. Bu hususlar, ML modelinin etkinliğini, verimliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Bu yanıtta, makine öğrenimi sırasında geliştiricilerin akılda tutması gereken makine öğrenimine özgü bazı önemli hususları tartışacağız.
- 1
- 2