האם TensorFlow lite לאנדרואיד משמש להסקה בלבד או שניתן להשתמש בו גם לאימון?
TensorFlow Lite לאנדרואיד היא גרסה קלת משקל של TensorFlow שתוכננה במיוחד עבור מכשירים ניידים ומשובצים. הוא משמש בעיקר להפעלת מודלים של למידת מכונה מאומנים מראש במכשירים ניידים לביצוע משימות הסקת מסקנות ביעילות. TensorFlow Lite מותאם לפלטפורמות ניידות ומטרתו לספק זמן אחזור נמוך וגודל בינארי קטן כדי לאפשר
מה השימוש בגרף הקפוא?
גרף קפוא בהקשר של TensorFlow מתייחס למודל שעבר הכשרה מלאה ולאחר מכן נשמר כקובץ בודד המכיל גם את ארכיטקטורת המודל וגם את המשקולות המאומנות. לאחר מכן ניתן לפרוס את הגרף הקפוא הזה להסקת מסקנות בפלטפורמות שונות מבלי להזדקק להגדרת המודל המקורית או גישה ל-
האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
אכן, זה יכול. ב-Google Cloud Machine Learning, יש תכונה הנקראת Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE מספקת פלטפורמה עוצמתית וניתנת להרחבה להדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה בענן. זה מאפשר למשתמשים לקרוא נתונים מאחסון בענן ולהשתמש במודל מיומן להסקת מסקנות. כשזה מגיע ל
האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
TensorFlow היא מסגרת קוד פתוח בשימוש נרחב ללמידת מכונה שפותחה על ידי Google. הוא מספק מערכת אקולוגית מקיפה של כלים, ספריות ומשאבים המאפשרים למפתחים ולחוקרים לבנות ולפרוס מודלים של למידת מכונה ביעילות. בהקשר של רשתות עצביות עמוקות (DNNs), TensorFlow מסוגל לא רק לאמן את המודלים הללו אלא גם להקל על
האם מסקנות הן חלק מאימון המודל ולא חיזוי?
בתחום למידת מכונה, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning, ההצהרה "הסקת מסקנות היא חלק מהכשרת המודל ולא חיזוי" אינה מדויקת לחלוטין. מסקנות וחיזוי הם שלבים נפרדים בצינור למידת המכונה, כל אחד משרת מטרה אחרת ומתרחש בנקודות שונות
מהם היתרונות של שימוש בקצה האחורי של ה-GPU ב-TensorFlow Lite להפעלת הסקת מסקנות במכשירים ניידים?
הקצה האחורי של ה-GPU (יחידת עיבוד גרפית) ב-TensorFlow Lite מציע מספר יתרונות להפעלת מסקנות במכשירים ניידים. TensorFlow Lite היא גרסה קלת משקל של TensorFlow שתוכננה במיוחד עבור מכשירים ניידים ומשובצים. הוא מספק פתרון יעיל ומוטב במיוחד לפריסת מודלים של למידת מכונה בפלטפורמות מוגבלות במשאבים. על ידי מינוף ה-GPU בחזרה