ஆண்ட்ராய்டுக்கான டென்சர்ஃப்ளோ லைட் அனுமானத்திற்கு மட்டுமே பயன்படுத்தப்படுகிறதா அல்லது பயிற்சிக்கும் பயன்படுத்தலாமா?
Android க்கான TensorFlow Lite என்பது மொபைல் மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனங்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட டென்சர்ஃப்ளோவின் இலகுரக பதிப்பாகும். அனுமானப் பணிகளை திறம்படச் செய்ய மொபைல் சாதனங்களில் முன் பயிற்சி பெற்ற இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை இயக்குவதற்கு இது முதன்மையாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. டென்சர்ஃப்ளோ லைட் மொபைல் பிளாட்ஃபார்ம்களுக்கு உகந்ததாக உள்ளது மற்றும் குறைந்த லேட்டன்சி மற்றும் சிறிய பைனரி அளவை வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், புரோகிராமிங் டென்சர்ஃப்ளோ, Android க்கான டென்சர்ஃப்ளோ லைட்
சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளுக்கு Google Cloud இல் AI மாடல்களை உருவாக்குவது எப்படி?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கைப் பயன்படுத்தி, சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மாதிரிகளை உருவாக்கும் பயணத்தைத் தொடங்க, பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை ஒருவர் பின்பற்ற வேண்டும். இந்தப் படிகளில் இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வது, கூகுள் கிளவுட்டின் AI சேவைகளைப் பற்றித் தெரிந்துகொள்வது, வளர்ச்சிச் சூழலை அமைத்தல், தயாரித்தல் மற்றும்
இயந்திர கற்றலைச் செய்யும் AI மாதிரியை ஒருவர் எவ்வாறு செயல்படுத்துவது?
இயந்திர கற்றல் பணிகளைச் செய்யும் AI மாதிரியைச் செயல்படுத்த, இயந்திரக் கற்றலில் உள்ள அடிப்படைக் கருத்துகள் மற்றும் செயல்முறைகளைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைக்குழு ஆகும், இது வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும் மேம்படுத்தவும் அமைப்புகளுக்கு உதவுகிறது. Google Cloud Machine Learning ஒரு தளத்தையும் கருவிகளையும் வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள் புதிய, காணாத தரவைக் கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்த கற்றுக்கொள்ள முடியும். லேபிளிடப்படாத தரவுகளின் முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு எதை உள்ளடக்கியது?
இயந்திரக் கற்றலில் பெயரிடப்படாத தரவுகளுக்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு பல முக்கிய படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. பெயரிடப்படாத தரவு என்பது முன் வரையறுக்கப்பட்ட இலக்கு லேபிள்கள் அல்லது வகைகளைக் கொண்டிருக்காத தரவைக் குறிக்கிறது. கிடைக்கக்கூடிய வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளின் அடிப்படையில் புதிய, காணாத தரவை துல்லியமாக கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்தக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்குவதே குறிக்கோள்.
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குவது எப்படி?
Google Cloud Machine Learning Engine இல் ஒரு மாதிரியை உருவாக்க, பல்வேறு கூறுகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட பணிப்பாய்வுகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த கூறுகளில் உங்கள் தரவைத் தயாரித்தல், உங்கள் மாதிரியை வரையறுத்தல் மற்றும் பயிற்சி ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு அடியையும் இன்னும் விரிவாக ஆராய்வோம். 1. தரவைத் தயார் செய்தல்: ஒரு மாதிரியை உருவாக்கும் முன், உங்களுடையதைத் தயாரிப்பது முக்கியம்
தம்புவா பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படும் மெஷின் லேர்னிங் மாதிரியின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலில் TensorFlow என்ன பங்கு வகிக்கிறது?
சுவாச நோய்களைக் கண்டறிய மருத்துவர்களுக்கு உதவுவதற்காக தம்புவா பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலில் TensorFlow முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது. இது பரந்த அளவிலான கருவிகளை வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ பயன்பாடுகள், இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி சுவாச நோய்களைக் கண்டறிய மருத்துவர்களுக்கு உதவுதல், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow Extended (TFX) என்றால் என்ன மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உற்பத்தியில் வைப்பதில் இது எவ்வாறு உதவுகிறது?
TensorFlow Extended (TFX) என்பது உற்பத்திச் சூழல்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் கூகிள் உருவாக்கிய ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல தளமாகும். தரவு உட்செலுத்துதல் மற்றும் முன்செயலாக்கம் முதல் மாதிரி பயிற்சி மற்றும் சேவை வரை இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளை சீராக்க உதவும் விரிவான கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களை இது வழங்குகிறது. TFX குறிப்பாக சவால்களை எதிர்கொள்ள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), மெட்டாடேட்டா, தேர்வு ஆய்வு
குழாய் மேலாண்மை மற்றும் தேர்வுமுறைக்கு TFX இல் உள்ள கிடைமட்ட அடுக்குகள் யாவை?
TFX, TensorFlow Extended என்பதன் சுருக்கம், உற்பத்திக்கு தயாராக இருக்கும் இயந்திர கற்றல் குழாய்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு விரிவான முடிவு முதல் இறுதி தளமாகும். இது அளவிடக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை எளிதாக்கும் கருவிகள் மற்றும் கூறுகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது. TFX, தரவு விஞ்ஞானிகளை செயல்படுத்தி, இயந்திர கற்றல் குழாய்களை நிர்வகித்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல் ஆகியவற்றின் சவால்களை எதிர்கொள்ள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
TFX இல் ML பைப்லைனின் வெவ்வேறு கட்டங்கள் என்ன?
TensorFlow Extended (TFX) என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல தளமாகும், இது உற்பத்தி சூழல்களில் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை மேம்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் உதவுகிறது. இது ஒரு விரிவான கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களை வழங்குகிறது, இது இறுதி முதல் இறுதி வரை ML பைப்லைன்களை உருவாக்க உதவுகிறது. இந்த பைப்லைன்கள் பல தனித்தனி கட்டங்களைக் கொண்டிருக்கின்றன, ஒவ்வொன்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்காகவும் பங்களிப்புடனும் உள்ளன
ML பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது ML-குறிப்பிட்ட கருத்தில் என்னென்ன?
இயந்திர கற்றல் (ML) பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது, பல ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகள் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். ML மாதிரியின் செயல்திறன், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த பரிசீலனைகள் முக்கியமானவை. இந்த பதிலில், டெவலப்பர்கள் மனதில் கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய ML-குறிப்பிட்ட கருத்துகளை நாங்கள் விவாதிப்போம்
- 1
- 2