TensorFlow இன் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாட்டை ஆர்வமுள்ள பயன்முறை தடுக்கிறதா?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆவலுடன் செயல்படுத்துவது என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் வளர்ச்சிக்கு அனுமதிக்கும் ஒரு பயன்முறையாகும். மாதிரி உருவாக்கத்தின் முன்மாதிரி மற்றும் பிழைத்திருத்த நிலைகளின் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். டென்சர் ஃப்ளோவில், ஆவலுடன் செயல்படுத்துவது என்பது மரபார்ந்த வரைபட அடிப்படையிலான செயல்பாட்டிற்கு மாறாக, உறுதியான மதிப்புகளைத் திரும்ப உடனடியாகச் செயல்படுத்துவதற்கான ஒரு வழியாகும்.
பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சி செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். திறமையான பயிற்சி செயல்முறைகளை செயல்படுத்தி சேமிப்பிலிருந்து கணினியை துண்டிக்க அனுமதிக்கும் சிறப்பு தீர்வுகளை Google வழங்குகிறது. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள் போன்ற இந்தத் தீர்வுகள், முன்னேறுவதற்கான விரிவான கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
அதிக எண்ணிக்கையிலான மாதிரி சேர்க்கைகளுடன் பணிபுரியும் போது மேம்படுத்தல் செயல்முறையை எவ்வாறு எளிதாக்குவது?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் அதிக எண்ணிக்கையிலான மாதிரி சேர்க்கைகளுடன் பணிபுரியும் போது - பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் மூலம் ஆழமான கற்றல் - டென்சர்போர்டு - டென்சர்போர்டுடன் மேம்படுத்துதல், திறமையான பரிசோதனை மற்றும் மாதிரித் தேர்வை உறுதிசெய்ய தேர்வுமுறை செயல்முறையை எளிதாக்குவது அவசியம். இந்த பதிலில், பல்வேறு நுட்பங்களையும் உத்திகளையும் ஆராய்வோம்
ஆழ்ந்த கற்றலில் TensorFlow இன் நோக்கம் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது ஒரு திறந்த மூல நூலகமாகும், இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறம்பட உருவாக்க மற்றும் பயிற்சியளிக்கும் திறனுக்காக ஆழமான கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது Google Brain குழுவால் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு நெகிழ்வான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தளத்தை வழங்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. ஆழமான கற்றலில் டென்சர்ஃப்ளோவின் நோக்கம் எளிமைப்படுத்துவதாகும்
Air Cognizer பயன்பாட்டின் வளர்ச்சியில் பொறியியல் மாணவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவை எவ்வாறு பயன்படுத்தினர்?
Air Cognizer பயன்பாட்டின் வளர்ச்சியில், பொறியியல் மாணவர்கள் TensorFlow ஐ திறம்பட பயன்படுத்தினர், இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு சக்திவாய்ந்த தளத்தை வழங்கியது, பல்வேறு உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் மாணவர்களுக்கு காற்றின் தரத்தை கணிக்க உதவுகிறது. தொடங்குவதற்கு, மாணவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவின் நெகிழ்வான கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தினர்
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயல்படுத்தவும் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவைப் பெறவும் பயனர்களை BigQuery எவ்வாறு அனுமதிக்கிறது?
BigQuery, Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் சக்திவாய்ந்த தரவுக் கிடங்கு தீர்வானது, பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைத் திறம்படச் செயலாக்குவதற்கும் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவைப் பிரித்தெடுப்பதற்கும் பயனர்களுக்கு திறனை வழங்குகிறது. இந்த கிளவுட் அடிப்படையிலான சேவையானது, உயர் செயல்திறன் பகுப்பாய்வுகளை வழங்குவதற்காக விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி மற்றும் மேம்பட்ட வினவல் தேர்வுமுறை நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த பதிலில், BigQuery இன் முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் திறன்களை ஆராய்வோம்
Python சூழலில் அதிகபட்ச செயல்திறனை அனுமதிக்கும் JAX இன் அம்சங்கள் என்ன?
JAX என்பது "Just Another XLA" என்பதன் சுருக்கமாகும், இது கூகுள் ரிசர்ச் மூலம் உருவாக்கப்பட்ட பைதான் நூலகமாகும், இது உயர் செயல்திறன் கொண்ட எண்கணினிக்கான சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. பைதான் சூழலில் இயந்திர கற்றல் மற்றும் அறிவியல் கணினி பணிச்சுமைகளை மேம்படுத்துவதற்காக இது குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. அதிகபட்ச செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை செயல்படுத்தும் பல முக்கிய அம்சங்களை JAX வழங்குகிறது. இந்த பதிலில், நாங்கள்