ใน TensorFlow 2.0 และใหม่กว่า เซสชันจะไม่ถูกใช้โดยตรงอีกต่อไป มีเหตุผลใดบ้างที่จะใช้มัน?
ใน TensorFlow 2.0 และเวอร์ชันใหม่กว่า แนวคิดของเซสชันซึ่งเป็นองค์ประกอบพื้นฐานใน TensorFlow เวอร์ชันก่อนหน้าได้เลิกใช้งานแล้ว เซสชันต่างๆ ถูกใช้ใน TensorFlow 1.x เพื่อเรียกใช้กราฟหรือส่วนต่างๆ ของกราฟ ช่วยให้สามารถควบคุมเวลาและสถานที่ที่การคำนวณจะเกิดขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม ด้วยการเปิดตัว TensorFlow 2.0 การดำเนินการที่กระตือรือร้นจึงเกิดขึ้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, TensorFlow, พื้นฐานของ TensorFlow
TensorFlow lite สำหรับ Android ใช้สำหรับการอนุมานเท่านั้นหรือสามารถใช้เพื่อการฝึกอบรมด้วยหรือไม่
TensorFlow Lite สำหรับ Android เป็น TensorFlow เวอร์ชันน้ำหนักเบาที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว โดยหลักแล้วจะใช้สำหรับการรันโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าบนอุปกรณ์มือถือเพื่อทำงานอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพ TensorFlow Lite ได้รับการปรับให้เหมาะกับแพลตฟอร์มมือถือและมีเป้าหมายเพื่อให้เวลาแฝงต่ำและขนาดไบนารี่เล็กเพื่อเปิดใช้งาน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, TensorFlow Lite สำหรับ Android
เราจะเริ่มสร้างโมเดล AI ใน Google Cloud เพื่อการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้างได้อย่างไร
เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของการสร้างแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยใช้ Google Cloud Machine Learning สำหรับการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้าง เราจะต้องปฏิบัติตามแนวทางที่มีโครงสร้างซึ่งครอบคลุมขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง การทำความคุ้นเคยกับบริการ AI ของ Google Cloud การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา การจัดเตรียมและ
เราจะใช้โมเดล AI ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร
หากต้องการใช้โมเดล AI ที่ทำงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง เราจะต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานและกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน Google Cloud Machine Learning มอบแพลตฟอร์มและเครื่องมือ
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้ที่จะทำนายหรือจัดประเภทข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น การออกแบบแบบจำลองการคาดการณ์ของข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเกี่ยวข้องกับอะไร
การออกแบบแบบจำลองการคาดการณ์สำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับในแมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญและข้อควรพิจารณาหลายประการ ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหมายถึงข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหรือหมวดหมู่เป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เป้าหมายคือการพัฒนาแบบจำลองที่สามารถทำนายหรือจำแนกข้อมูลที่มองไม่เห็นใหม่ๆ ได้อย่างแม่นยำ โดยอิงจากรูปแบบและความสัมพันธ์ที่เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่
จะสร้างแบบจำลองใน Google Cloud Machine Learning ได้อย่างไร
หากต้องการสร้างโมเดลใน Google Cloud Machine Learning Engine คุณต้องปฏิบัติตามขั้นตอนการทำงานที่มีโครงสร้างซึ่งเกี่ยวข้องกับคอมโพเนนต์ต่างๆ ส่วนประกอบเหล่านี้ประกอบด้วยการเตรียมข้อมูล การกำหนดโมเดล และการฝึกอบรม มาสำรวจแต่ละขั้นตอนโดยละเอียดกันดีกว่า 1. การเตรียมข้อมูล: ก่อนที่จะสร้างแบบจำลอง สิ่งสำคัญคือต้องเตรียมข้อมูลของคุณก่อน
TensorFlow มีบทบาทอย่างไรในการพัฒนาและใช้งานโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ในแอป Tambua
TensorFlow มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและใช้งานโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ในแอป Tambua เพื่อช่วยแพทย์ตรวจหาโรคระบบทางเดินหายใจ TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google ซึ่งมีระบบนิเวศที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง มีเครื่องมือมากมาย
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, แอปพลิเคชั่น TensorFlow, ช่วยให้แพทย์ตรวจหาโรคทางเดินหายใจโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิง, ทบทวนข้อสอบ
TensorFlow Extended (TFX) คืออะไร และช่วยอย่างไรในการนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปสู่การผลิต
TensorFlow Extended (TFX) เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สอันทรงพลังที่พัฒนาโดย Google สำหรับการปรับใช้และจัดการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในสภาพแวดล้อมการผลิต มีชุดเครื่องมือและไลบรารีที่ครอบคลุมซึ่งช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง ตั้งแต่การย่อยข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า ไปจนถึงการฝึกโมเดลและการให้บริการ TFX ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อรับมือกับความท้าทาย
เลเยอร์แนวนอนใดบ้างที่รวมอยู่ใน TFX สำหรับการจัดการไปป์ไลน์และการเพิ่มประสิทธิภาพ
TFX ซึ่งย่อมาจาก TensorFlow Extended เป็นแพลตฟอร์มแบบ end-to-end ที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างไปป์ไลน์แมชชีนเลิร์นนิงที่พร้อมสำหรับการผลิต มีชุดเครื่องมือและส่วนประกอบที่อำนวยความสะดวกในการพัฒนาและปรับใช้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับขนาดได้และเชื่อถือได้ TFX ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับความท้าทายในการจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพของแมชชีนเลิร์นนิงไปป์ไลน์ ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ขั้นตอนต่างๆ ของ ML ไปป์ไลน์ใน TFX คืออะไร
TensorFlow Extended (TFX) เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สอันทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ในสภาพแวดล้อมการผลิต มีชุดเครื่องมือและไลบรารีที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้สามารถสร้างไปป์ไลน์ ML จากต้นทางถึงปลายทางได้ ไปป์ไลน์เหล่านี้ประกอบด้วยเฟสที่แตกต่างกันหลายเฟส แต่ละเฟสให้บริการตามวัตถุประสงค์และส่วนสนับสนุนที่เฉพาะเจาะจง
- 1
- 2