ב-TensorFlow 2.0 ואילך, לא נעשה עוד שימוש ישיר בהפעלות. האם יש סיבה להשתמש בהם?
בגרסאות TensorFlow 2.0 ואילך, הרעיון של הפעלות, שהיה מרכיב בסיסי בגרסאות קודמות של TensorFlow, הוצא משימוש. נעשה שימוש ב-Sessions ב-TensorFlow 1.x כדי לבצע גרפים או חלקים של גרפים, המאפשרים שליטה על מתי והיכן החישוב מתרחש. עם זאת, עם הצגת TensorFlow 2.0, הפך ביצוע להוט
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
איך אפשר להתחיל לייצר דגמי AI ב-Google Cloud לחיזוי ללא שרת בקנה מידה?
כדי לצאת למסע של יצירת מודלים של בינה מלאכותית (AI) באמצעות Google Cloud Machine Learning עבור תחזיות ללא שרתים בקנה מידה, יש לפעול לפי גישה מובנית הכוללת מספר שלבים מרכזיים. שלבים אלה כוללים הבנת היסודות של למידת מכונה, היכרות עם שירותי ה-AI של Google Cloud, הקמת סביבת פיתוח, הכנה ו
איך מיישמים מודל AI שעושה למידת מכונה?
כדי ליישם מודל AI המבצע משימות למידת מכונה, יש להבין את המושגים והתהליכים הבסיסיים המעורבים בלמידת מכונה. למידת מכונה (ML) היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI) המאפשרת למערכות ללמוד ולהשתפר מניסיון מבלי להיות מתוכנתים במפורש. Google Cloud Machine Learning מספק פלטפורמה וכלים
אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים ללמוד לחזות או לסווג נתונים חדשים שלא נראים. מה כולל העיצוב של מודלים חזויים של נתונים לא מסומנים?
העיצוב של מודלים חזויים לנתונים לא מסומנים בלמידת מכונה כרוך במספר שלבים ושיקולים מרכזיים. נתונים ללא תווית מתייחסים לנתונים שאין להם תוויות יעד או קטגוריות מוגדרות מראש. המטרה היא לפתח מודלים שיכולים לחזות או לסווג במדויק נתונים חדשים ובלתי נראים על סמך דפוסים ויחסים שנלמדו מהמידע הזמין
איך בונים מודל ב-Google Cloud Machine Learning?
כדי לבנות מודל ב-Google Cloud Machine Learning Engine, עליך לעקוב אחר זרימת עבודה מובנית הכוללת רכיבים שונים. רכיבים אלה כוללים הכנת הנתונים שלך, הגדרת המודל שלך והכשרתו. בואו נחקור כל שלב ביתר פירוט. 1. הכנת הנתונים: לפני יצירת מודל, חשוב להכין את המודל שלך
איזה תפקיד ממלא TensorFlow בפיתוח ופריסה של מודל למידת המכונה המשמש באפליקציית Tambua?
TensorFlow ממלא תפקיד מכריע בפיתוח ובפריסה של מודל למידת המכונה המשמש באפליקציית Tambua לסיוע לרופאים לזהות מחלות בדרכי הנשימה. TensorFlow היא מסגרת למידת מכונה בקוד פתוח שפותחה על ידי Google המספקת מערכת אקולוגית מקיפה לבנייה ופריסה של מודלים של למידת מכונה. הוא מציע מגוון רחב של כלים
מהו TensorFlow Extended (TFX) וכיצד הוא עוזר בהכנסת מודלים של למידת מכונה לייצור?
TensorFlow Extended (TFX) היא פלטפורמת קוד פתוח רבת עוצמה שפותחה על ידי גוגל לפריסה וניהול מודלים של למידת מכונה בסביבות ייצור. הוא מספק קבוצה מקיפה של כלים וספריות שעוזרים לייעל את זרימת העבודה של למידת מכונה, החל מהטמעת נתונים ועיבוד מקדים ועד להדרכה והגשה של מודלים. TFX תוכנן במיוחד כדי להתמודד עם האתגרים
מהן השכבות האופקיות הכלולות ב-TFX לניהול ואופטימיזציה של צינורות?
TFX, ראשי תיבות של TensorFlow Extended, היא פלטפורמה מקיפה מקצה לקצה לבניית צינורות למידת מכונה מוכנות לייצור. הוא מספק סט של כלים ורכיבים המאפשרים את הפיתוח והפריסה של מערכות למידת מכונה ניתנות להרחבה ואמינות. TFX נועד להתמודד עם האתגרים של ניהול ואופטימיזציה של צינורות למידת מכונה, מה שמאפשר למדעני נתונים
מהם השלבים השונים של צינור ה-ML ב-TFX?
ה-TensorFlow Extended (TFX) היא פלטפורמת קוד פתוח רבת עוצמה שנועדה להקל על הפיתוח והפריסה של מודלים של למידת מכונה (ML) בסביבות ייצור. הוא מספק סט מקיף של כלים וספריות המאפשרים בנייה של צינורות ML מקצה לקצה. צינורות אלה מורכבים מכמה שלבים נפרדים, כל אחד משרת מטרה מסוימת ותורם
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow מורחב (TFX), מה זה בעצם TFX, סקירת בחינה
- 1
- 2