Ma TensorFlow lite ji bo Android-ê tenê ji bo encamdanê tê bikar anîn an jî dikare ji bo perwerdehiyê were bikar anîn?
TensorFlow Lite ji bo Android guhertoyek sivik a TensorFlow e ku bi taybetî ji bo cîhazên mobîl û pêvekirî hatî çêkirin. Ew di serî de ji bo xebitandina modelên fêrbûna makîneyê yên pêş-perwerdekirî li ser cîhazên mobîl tê bikar anîn da ku peywirên encamdanê bi bandor pêk bîne. TensorFlow Lite ji bo platformên mobîl xweşbîn e û armanc dike ku derengiya kêm û mezinahiyek binary a piçûk peyda bike da ku çalak bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Bernameya TensorFlow, TensorFlow Lite ji bo Android
Meriv çawa dikare dest bi çêkirina modelên AI-ê li Google Cloud-ê bike ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de?
Ji bo ku meriv dest bi rêwîtiya çêkirina modelên îstîxbarata sûnî (AI) bike ku bi karanîna Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de, pêdivî ye ku meriv rêgezek birêkûpêk bişopîne ku çend gavên sereke dihewîne. Van gavan têgihiştina bingehên fêrbûna makîneyê, naskirina xwe bi karûbarên AI-yê yên Google Cloud, sazkirina jîngehek pêşkeftinê, amadekirin û
Meriv çawa modelek AI-yê ku fêrbûna makîneyê dike bicîh tîne?
Ji bo pêkanîna modelek AI-ê ku peywirên fêrbûna makîneyê pêk tîne, pêdivî ye ku meriv têgîn û pêvajoyên bingehîn ên ku di fêrbûna makîneyê de têkildar in fam bikin. Fêrbûna makîneyê (ML) binekomek îstîxbarata sûnî (AI) ye ku rê dide pergalên ku ji ezmûnê fêr bibin û pêşde bibin bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî bin. Google Cloud Machine Learning platformek û amûrek peyda dike
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikarin fêr bibin ku daneyên nû, nedîtî pêşbînîkirin an dabeşkirin. Sêwirana modelên pêşbînîkirî yên daneyên bêlabel çi vedihewîne?
Di fêrbûna makîneyê de sêwirana modelên pêşdîtinê ji bo daneya bê-labelkirî çend gavên bingehîn û ramanan vedihewîne. Daneyên ne-labelkirî daneyên ku xwedan etîket an kategoriyên mebestên pêşwext ne diyar e. Armanc ew e ku modelên ku dikarin li ser bingeha şêwaz û têkiliyên ku ji berdest hatine fêr kirin pêşbînî bikin an dabeş bikin daneyên nû, nedîtî.
Meriv çawa di Fêrbûna Makîneya Google Cloud de modelek ava dike?
Ji bo avakirina modelek di Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, hûn hewce ne ku hûn karûbarek sazkirî bişopînin ku pêkhateyên cihêreng vedihewîne. Van pêkhateyan amadekirina daneyên we, diyarkirina modela we, û perwerdekirina wê pêk tîne. Werin em her gav bi hûrgulî lêkolîn bikin. 1. Amadekirina Daneyan: Berî afirandina modelek, girîng e ku hûn xwe amade bikin
TensorFlow di pêşkeftin û bicîhkirina modela fêrbûna makîneyê de ku di sepana Tambua de tê bikar anîn de çi rola dilîze?
TensorFlow di pêşkeftin û bicîhkirina modela fêrbûna makîneyê de ku di sepana Tambua de tê bikar anîn de ji bo alîkariya bijîjkan ku nexweşiyên respirasyonê nas dikin de rolek girîng dilîze. TensorFlow çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniyek vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku ekosîstemek berfereh ji bo çêkirin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê peyda dike. Ew cûrbecûr amûran pêşkêşî dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Serlêdanên TensorFlow, Alîkariya bijîjkan bi karanîna fêrbûna makîneyê ve nexweşiyên nefesê vedibînin, Nirxandina îmtîhanê
TensorFlow Extended (TFX) çi ye û ew çawa di hilberandina modelên fêrbûna makîneyê de dibe alîkar?
TensorFlow Extended (TFX) platformek çavkaniyek vekirî ya hêzdar e ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ji bo bicîhkirin û rêvebirina modelên fêrbûna makîneyê di hawîrdorên hilberînê de. Ew komek amûr û pirtûkxaneyek berfereh peyda dike ku arîkariya rêvekirina xebata fêrbûna makîneyê dike, ji gihandina daneyan û pêşdibistanê heya perwerdehiya modelê û xizmetkirinê. TFX bi taybetî ji bo çareserkirina pirsgirêkan hatî çêkirin
Ji bo rêveberiya boriyê û xweşbîniyê qatên horizontî di TFX de çi ne?
TFX, ku ji bo TensorFlow Extended radiweste, ji bo avakirina boriyên fêrbûna makîneyê yên amade-hilberînê platformek berfereh-dawî-dawî ye. Ew komek amûr û hêmanan peyda dike ku pêşkeftin û bicîhkirina pergalên fêrbûna makîneyê ya berbelav û pêbawer hêsan dike. TFX ji bo çareserkirina kêşeyên rêvebirin û xweşbînkirina boriyên fêrbûna makîneyê hatî çêkirin, ku zanyarên daneyê çalak dike.
Qonaxên cihêreng ên lûleya ML di TFX de çi ne?
TensorFlow Extended (TFX) platformek çavkaniya vekirî ya hêzdar e ku ji bo hêsankirina pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di hawîrdorên hilberînê de hatî çêkirin. Ew komek amûr û pirtûkxaneyek berfireh peyda dike ku avakirina lûleyên ML-ya dawî-bi-dawî pêk tîne. Ev xetên boriyan ji çend qonaxên cihê pêk tên, ku her yek ji armancek taybetî re xizmet dike û beşdar dibe
Dema ku serîlêdanek ML-ê pêşve dixin, ramanên taybetî yên ML-ê çi ne?
Dema ku serîlêdanek fêrbûna makîneyê (ML) pêşve dibe, gelek ramanên ML-taybetî hene ku divê bêne hesibandin. Ji bo ku bandorkerî, karîgerî û pêbaweriya modela ML-ê were misoger kirin, ev nêrîn pir girîng in. Di vê bersivê de, em ê hin hûrguliyên sereke yên ML-taybetî yên ku pêşdebiran divê kengê ji bîr nekin nîqaş bikin
- 1
- 2