Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
Di TensorFlow de darvekirina dilxwaz modek e ku rê dide pêşkeftina bêtir xwerû û înteraktîf a modelên fêrbûna makîneyê. Ew bi taybetî di qonaxên prototîp û debuggkirina pêşkeftina modelê de bikêr e. Di TensorFlow de, darvekirina dilxwaz rêyek e ku meriv tavilê operasyonan bike da ku nirxên konkret vegerîne, li hember darvekirina bingehîn-grafîk a kevneşopî ku li wir
Ma dikare çareseriyên ewr ên Google-ê were bikar anîn da ku hesabkirinê ji hilanînê veqetîne ji bo perwerdehiyek bikêrtir a modela ML bi daneyên mezin re?
Perwerdehiya bikêr a modelên fêrbûna makîneyê bi daneya mezin di warê îstîxbarata sûnî de aliyek girîng e. Google çareseriyên pispor pêşkêşî dike ku destûrê dide veqetandina hesaban ji hilanînê, pêvajoyên perwerdehiyê yên bikêr bihêle. Van çareseriyên, wekî Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, û daneyên vekirî, çarçoveyek berfireh ji bo pêşkeftinê peyda dikin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Dema ku em bi hejmareke mezin ji kombînasyona modela gengaz re dixebitin em çawa dikarin pêvajoya xweşbîniyê hêsan bikin?
Dema ku bi hejmareke mezin ji kombînasyona modêlên gengaz ên di warê Zehmetkêşiya Hunerî de - Fêrbûna Kûr bi Python, TensorFlow û Keras - TensorBoard - Optimîzekirina bi TensorBoard re dixebitin, pêdivî ye ku meriv pêvajoya xweşbîniyê hêsan bike da ku ceribandina bikêrhatî û hilbijartina modelê peyda bike. Di vê bersivê de, em ê teknîk û stratejiyên cihêreng lêkolîn bikin
Armanca TensorFlow di fêrbûna kûr de çi ye?
TensorFlow pirtûkxaneyek çavkaniyek vekirî ye ku bi berfirehî di warê fêrbûna kûr de tê bikar anîn ji ber kapasîteya wê ya ku bi bandor çêdike û perwerdekirina torên neuralî dike. Ew ji hêla tîmê Google Brain ve hatî pêşve xistin û ji bo sepanên fêrbûna makîneyê platformek maqûl û berbelav peyda dike. Armanca TensorFlow di fêrbûna kûr de hêsankirina hêsan e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow, Bingehên TensorFlow, Nirxandina îmtîhanê
Çawa xwendekarên endezyariyê TensorFlow di pêşkeftina serîlêdana Air Cognizer de bikar anîn?
Di pêşkeftina serîlêdana Air Cognizer de, xwendekarên endezyariyê TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî-çavkaniya vekirî ya ku pir tê bikar anîn, bi bandor bikar anîn. TensorFlow ji bo pêkanîn û perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê platformek hêzdar peyda kir, ku ji xwendekaran re dihêle ku li ser bingeha taybetmendiyên têketinê yên cihêreng qalîteya hewayê pêşbîn bikin. Ji bo destpêkê, xwendekaran mîmariya maqûl a TensorFlow bikar anîn
BigQuery çawa dihêle bikarhêneran danûstendinên mezin pêvajoyê bikin û têgihiştinên hêja bi dest bixin?
BigQuery, çareseriyek depoya daneya hêzdar a ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin, ji bikarhêneran re kapasîteyê pêşkêşî dike ku daneyên mezin bi rengek bikêr bişopînin û nerînên hêja derxînin. Vê karûbar-based ewr bi teknîkên pêşkeftî yên birêkûpêkkirina hesabî û pêşkeftî ya pirsê belav dike da ku analîtîkên performansa bilind di pîvanê de peyda bike. Di vê bersivê de, em ê taybetmendî û kapasîteyên sereke yên BigQuery bikolin
Taybetmendiyên JAX-ê çi ne ku destûrê didin performansa herî zêde di hawîrdora Python de?
JAX, ku ji bo "Just Another XLA" radiweste, pirtûkxaneyek Python e ku ji hêla Lêkolîna Google ve hatî pêşve xistin ku çarçoveyek hêzdar ji bo hesabkirina hejmarî ya bi performansa bilind peyda dike. Ew bi taybetî ji bo xweşbînkirina fêrbûna makîneyê û bargiraniyên xebata berhevkirina zanistî di hawîrdora Python de hatî çêkirin. JAX gelek taybetmendiyên sereke pêşkêşî dike ku performansa herî zêde û karîgeriyê dike. Di vê bersivê de em