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
Armanca çarçoveya TensorFlow Extended (TFX) çi ye?
Armanca çarçoweya TensorFlow Extended (TFX) ew e ku ji bo pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di hilberînê de platformek berfireh û berbelav peyda bike. TFX bi taybetî ji bo çareserkirina kêşeyên ku bijîjkên ML re rû bi rû dimînin dema ku ji lêkolînê berbi bicîhkirinê ve diçin, bi peydakirina komek amûr û pratîkên çêtirîn ji bo çareserkirinê hatî çêkirin.
Di afirandina modelek birêkûpêk a grafîkî de gavên têkildar çi ne?
Afirandina modelek birêkûpêk a grafîkî çend gavên ku ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê bi karanîna grafikên hevsengkirî bingehîn in vedihewîne. Ev pêvajo hêza torên neuralî bi teknîkên birêkûpêkkirina grafîkê re dike yek da ku performansa modelê û kapasîteyên giştîkirinê baştir bike. Di vê bersivê de, em ê her gav bi hûrgulî nîqaş bikin, ravekirinek berfireh pêşkêşî bikin
Feydeyên karanîna Cloud ML Engine ji bo perwerdekirin û xizmetkirina modelên fêrbûna makîneyê çi ne?
Cloud ML Engine amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin ku ji bo perwerdekirin û xizmetkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) gelek feydeyan pêşkêşî dike. Bi karanîna kapasîteyên Cloud ML Engine, bikarhêner dikarin ji hawîrdorek berbelav û rêvebirinî sûd werbigirin ku pêvajoya avakirin, perwerdekirin, û bicîhkirina ML-ê hêsan dike.
Çawa Pipelines Platforma AI-ê hêmanên TFX-ê yên pêş-avakirî bikar tîne da ku pêvajoya fêrbûna makîneyê xweş bike?
AI Platforma Pipelines amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud ve hatî peyda kirin ku hêmanên TFX-ê yên pêş-avakirî bikar tîne da ku pêvajoya fêrbûna makîneyê xweş bike. TFX, ku ji bo TensorFlow Extended radiweste, ji bo çêkirin û bicihkirina modelên fêrbûna makîneya amade-hilberînê platformek dawî-bi-dawî ye. Bi karanîna hêmanên TFX-ê di hundurê Pipelines Platforma AI-yê de, pêşdebir û zanyarên daneyê dikarin hêsan bikin û
Kubeflow çawa parvekirin û bicîhkirina modelên perwerdekirî hêsan dike?
Kubeflow, platformek çavkaniyek vekirî, bi karanîna hêza Kubernetes ji bo birêvebirina serîlêdanên konteynirkirî parvekirina bêkêmasî û bicîhkirina modelên perwerdekirî hêsan dike. Bi Kubeflow re, bikarhêner dikarin modelên fêrbûna makîneya xwe (ML) bi hêsanî, digel girêdanên pêwîst, di konteyneran de pak bikin. Dûv re van konteyneran dikarin li hawîrdorên cihêreng werin parve kirin û bicîh kirin, ku wê hêsantir dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Kubeflow - fêrbûna makîneyê li ser Kubernetes, Nirxandina îmtîhanê
Heft gavên ku di xebata fêrbûna makîneyê de têkildar in çi ne?
Xebata fêrbûna makîneyê ji heft gavên bingehîn pêk tê ku rêberiya pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê dike. Van gavan ji bo misogerkirina rastbûn, karîgerî û pêbaweriya modelan pir girîng in. Di vê bersivê de, em ê her yek ji van gavan bi hûrgulî bikolin, têgihîştinek berfireh a xebata fêrbûna makîneyê peyda bikin. Gav
Pêngavên ku di karanîna karûbarê pêşbîniya Engine Fêrbûna Makîneya Google Cloud de têkildar in çi ne?
Pêvajoya karanîna karûbarê pêşbînkirinê ya Google Cloud Machine Learning Engine gelek gavan vedihewîne ku ji bikarhêneran re dihêle ku modelên fêrbûna makîneyê bicîh bikin û bikar bînin da ku pêşbîniyên di pîvanê de bikin. Ev karûbar, ku beşek ji platforma Google Cloud AI-yê ye, ji bo xebitandina pêşbîniyên li ser modelên perwerdekirî çareseriyek bê server pêşkêşî dike, ku dihêle bikarhêner bala xwe bidin ser
Fonksiyona "export_savedmodel" di TensorFlow de çi dike?
Fonksiyona "export_savedmodel" di TensorFlow de amûrek girîng e ji bo hinardekirina modelên perwerdekirî bi rengek ku bi hêsanî were bicîh kirin û ji bo çêkirina pêşbîniyan were bikar anîn. Ev fonksiyon rê dide bikarhêneran ku modelên xwe yên TensorFlow, hem mîmariya modelê û hem jî pîvanên fêrbûyî, di nav formatek standardkirî de ku jê re SavedModel tê gotin hilînin. Forma SavedModel e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server, Nirxandina îmtîhanê
Di pêvajoya xebata bi fêrbûna makîneyê de gavên sereke çi ne?
Karkirina bi fêrbûna makîneyê re rêzek gavên bingehîn pêk tîne ku ji bo pêşkeftin û bicîhkirina serketî ya modelên fêrbûna makîneyê girîng in. Van gavan dikarin bi berfirehî di berhevkirina daneyan û pêş-processing, hilbijartina model û perwerdehiyê, nirxandin û pejirandina modelê, û bicîhkirin û çavdêrîkirina modelê de bêne categorîze kirin. Her gav di vê yekê de rolek girîng dilîze
- 1
- 2