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.
Dondurulmuş grafiğin kullanımı nedir?
TensorFlow bağlamında donmuş bir grafik, tamamen eğitilmiş ve daha sonra hem model mimarisini hem de eğitilmiş ağırlıkları içeren tek bir dosya olarak kaydedilen bir modeli ifade eder. Bu dondurulmuş grafik daha sonra orijinal model tanımına veya modele erişime ihtiyaç duymadan çeşitli platformlarda çıkarım yapmak için kullanılabilir.
CMLE, Google Cloud depolama verilerini okuyabilir ve çıkarım için belirli bir eğitimli modeli kullanabilir mi?
Gerçekten de yapabilir. Google Cloud Machine Learning'de Cloud Machine Learning Engine (CMLE) adı verilen bir özellik bulunmaktadır. CMLE, bulutta makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve dağıtımı için güçlü ve ölçeklenebilir bir platform sağlar. Kullanıcıların Bulut depolama alanındaki verileri okumasına ve çıkarım için eğitimli bir model kullanmasına olanak tanır. O gelince
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, GCP BigQuery ve açık veri kümeleri
Tensorflow, derin sinir ağlarının (DNN'ler) eğitimi ve çıkarımı için kullanılabilir mi?
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen, makine öğrenimi için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir çerçevedir. Geliştiricilerin ve araştırmacıların makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan kapsamlı bir araç, kitaplık ve kaynak ekosistemi sağlar. Derin sinir ağları (DNN'ler) bağlamında, TensorFlow yalnızca bu modelleri eğitmekle kalmaz, aynı zamanda
Çıkarım, tahminden ziyade model eğitiminin bir parçası mı?
Makine öğrenimi alanında, özellikle Google Cloud Makine Öğrenimi bağlamında, "Çıkarım, tahminden ziyade model eğitiminin bir parçasıdır" ifadesi tamamen doğru değildir. Çıkarım ve tahmin, makine öğrenimi hattındaki farklı aşamalardır; her biri farklı bir amaca hizmet eder ve sürecin farklı noktalarında gerçekleşir.
Mobil cihazlarda çıkarım yapmak için TensorFlow Lite'ta GPU arka ucunu kullanmanın faydaları nelerdir?
TensorFlow Lite'daki GPU (Grafik İşleme Birimi) arka ucu, mobil cihazlarda çıkarım yapmak için çeşitli avantajlar sunar. TensorFlow Lite, özellikle mobil ve gömülü cihazlar için tasarlanmış hafif bir TensorFlow sürümüdür. Kaynak kısıtlaması olan platformlarda makine öğrenimi modellerini devreye almak için oldukça verimli ve optimize edilmiş bir çözüm sunar. GPU'yu geri alarak