ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
په ټینسر فلو کې لیواله اجرا کول یو موډ دی چې د ماشین زده کړې ماډلونو ډیر هوښیار او متقابل پرمختګ ته اجازه ورکوي. دا په ځانګړي ډول د ماډل پراختیا د پروټوټایپ او ډیبګ کولو مرحلو په جریان کې ګټور دی. په TensorFlow کې، لیواله اجرا کول د سمدستي عملیاتو د ترسره کولو یوه لاره ده چې د کانکریټ ارزښتونو بیرته راستنیدو لپاره، لکه څنګه چې د دودیز ګراف پر بنسټ اجرا کولو سره مخالف دی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ټینس فلو ایګر حالت
ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
د لوی ډیټا سره د ماشین زده کړې ماډلونو مؤثره روزنه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم اړخ دی. ګوګل ځانګړي حلونه وړاندې کوي چې د ذخیره کولو څخه د کمپیوټري کولو لپاره اجازه ورکوي، د روزنې اغیزمنې پروسې فعالوي. دا حلونه، لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه، GCP BigQuery، او خلاص ډیټاسیټونه، د پرمختګ لپاره جامع چوکاټ چمتو کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
موږ څنګه کولی شو د اصلاح کولو پروسه ساده کړو کله چې د ډیری احتمالي ماډل ترکیبونو سره کار وکړو؟
کله چې د مصنوعي هوښیارتیا په برخه کې د ډیری احتمالي ماډل ترکیبونو سره کار کول - د Python، TensorFlow او Keras سره ژوره زده کړه - TensorBoard - د TensorBoard سره اصلاح کول، دا اړینه ده چې د اصلاح کولو پروسه ساده کړئ ترڅو د اغیزمنې تجربې او ماډل انتخاب ډاډمن شي. پدې ځواب کې، موږ به مختلف تخنیکونه او ستراتیژۍ وپلټو
په ژوره زده کړه کې د TensorFlow موخه څه ده؟
TensorFlow د خلاصې سرچینې کتابتون دی چې په پراخه کچه د ژورې زده کړې په برخه کې د عصبي شبکو په اغیزمنه توګه رامینځته کولو او روزنې لپاره کارول کیږي. دا د ګوګل دماغ ټیم لخوا رامینځته شوی او د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو لپاره د انعطاف وړ او توزیع وړ پلیټ فارم چمتو کولو لپاره ډیزاین شوی. په ژوره زده کړه کې د TensorFlow موخه ساده کول دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ټینس فلو اساسات, د ازموینې بیاکتنه
د انجینرۍ زده کونکو څنګه د ایر کوګنائزر غوښتنلیک په پراختیا کې TensorFlow کارولی؟
د Air Cognizer غوښتنلیک په پراختیا کې، د انجینرۍ زده کونکو د TensorFlow څخه اغیزمنه ګټه پورته کړه، چې په پراخه کچه کارول شوي د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ. TensorFlow د ماشین زده کړې ماډل پلي کولو او روزنې لپاره یو پیاوړی پلیټ فارم چمتو کړی، زده کونکي توانوي چې د مختلف ان پټ ځانګړتیاو پراساس د هوا کیفیت وړاندوینه وکړي. د پیل کولو لپاره، زده کونکو د TensorFlow انعطاف وړ جوړښت څخه کار واخیست
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د هوا کاګنایزر د ML سره د هوا کیفیت وړاندوینه کوي, د ازموینې بیاکتنه
BigQuery څنګه کاروونکو ته اجازه ورکوي چې لوی ډیټاسیټونه پروسس کړي او ارزښتناکه بصیرت ترلاسه کړي؟
BigQuery، یو پیاوړی ډیټا ګودام حل چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا چمتو شوی، کاروونکو ته دا وړتیا وړاندې کوي چې په اغیزمنه توګه لوی ډیټاسیټونه پروسس کړي او ارزښتناکه بصیرت استخراج کړي. دا کلاوډ میشته خدمت د توزیع شوي کمپیوټري او پرمختللي پوښتنو اصلاح کولو تخنیکونو څخه ګټه پورته کوي ترڅو په پیمانه د لوړ فعالیت تحلیل وړاندې کړي. پدې ځواب کې، موږ به د BigQuery کلیدي ځانګړتیاوې او وړتیاوې وپلټو
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP عمومي کتنه, د GCP ډیټا او ذخیره کتنه, د ازموینې بیاکتنه
د JAX ځانګړتیاوې کومې دي چې د Python چاپیریال کې اعظمي فعالیت ته اجازه ورکوي؟
JAX، چې د "Just Other XLA" لپاره ولاړ دی، د Python کتابتون دی چې د ګوګل څیړنې لخوا رامینځته شوی چې د لوړ فعالیت شمیرې کمپیوټري لپاره قوي چوکاټ چمتو کوي. دا په ځانګړي ډول د Python چاپیریال کې د ماشین زده کړې او ساینسي کمپیوټري کاري بارونو غوره کولو لپاره ډیزاین شوی. JAX ډیری کلیدي ځانګړتیاوې وړاندې کوي چې د اعظمي فعالیت او موثریت وړ کوي. په دې ځواب کې، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د JAX پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه