ایا د Android لپاره TensorFlow lite یوازې د استدلال لپاره کارول کیږي یا دا د روزنې لپاره هم کارول کیدی شي؟
د Android لپاره TensorFlow Lite د TensorFlow لږ وزن لرونکی نسخه ده چې په ځانګړي ډول د ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو لپاره ډیزاین شوې. دا په ابتدايي توګه په ګرځنده وسیلو کې د مخکینۍ روزل شوي ماشین زده کړې ماډلونو چلولو لپاره کارول کیږي ترڅو په اغیزمنه توګه د استخراج دندې ترسره کړي. ټینسر فلو لایټ د ګرځنده پلیټ فارمونو لپاره مطلوب دی او هدف یې د وړ کولو لپاره ټیټ ځنډ او کوچنۍ بائنری اندازه چمتو کول دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د Android لپاره TensorFlow لایټ
څنګه کولی شي په پیمانه د سرور بې وړاندوینو لپاره په ګوګل کلاوډ کې د AI ماډلونو رامینځته کول پیل کړي؟
په پیمانه د سرور پرته وړاندوینو لپاره د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په کارولو سره د مصنوعي استخباراتو (AI) ماډلونو رامینځته کولو سفر پیل کولو لپاره ، یو څوک باید یو داسې جوړ شوی چلند تعقیب کړي چې ډیری کلیدي مرحلې پکې شاملې وي. پدې مرحلو کې د ماشین زده کړې اساساتو پوهیدل ، د ګوګل کلاوډ AI خدماتو سره ځان پیژندل ، د پراختیا چاپیریال رامینځته کول ، چمتو کول او
څنګه یو څوک د AI ماډل پلي کوي چې د ماشین زده کړې کوي؟
د AI ماډل پلي کولو لپاره چې د ماشین زده کړې دندې ترسره کوي ، یو څوک باید د ماشین زده کړې کې دخیل لومړني مفکورې او پروسې درک کړي. د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (AI) یوه فرعي برخه ده چې سیسټمونو ته وړتیا ورکوي چې له تجربې څخه زده کړه وکړي او ښه کړي پرته لدې چې په ښکاره ډول برنامه شي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه یو پلیټ فارم او اوزار چمتو کوي
د ماشین زده کړې الګوریتمونه کولی شي د نوي ، نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې یا طبقه بندي زده کړي. د غیر لیبل شوي ډیټا وړاندوینې ماډلونو ډیزاین څه شی پکې شامل دي؟
د ماشین زده کړې کې د لیبل شوي ډیټا لپاره د وړاندوینې ماډلونو ډیزاین ډیری کلیدي مرحلې او ملاحظات پکې شامل دي. بې لیبل شوي ډیټا هغه معلوماتو ته اشاره کوي چې دمخه ټاکل شوي هدف لیبلونه یا کټګورۍ نلري. هدف د ماډلونو رامینځته کول دي چې کولی شي د موجوده څخه زده شوي نمونو او اړیکو پراساس نوي ، نه لیدل شوي ډاټا په سمه توګه وړاندوینه یا طبقه بندي کړي.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې ماډل څنګه رامینځته کړئ؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ماډل رامینځته کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ د جوړښت شوي کاري فلو تعقیب کړئ چې مختلف برخې پکې شامل وي. پدې برخو کې ستاسو د معلوماتو چمتو کول، ستاسو ماډل تعریف کول، او روزنه شامل دي. راځئ چې هر ګام په ډیر تفصیل سره وڅیړو. 1. د معلوماتو چمتو کول: د ماډل جوړولو دمخه، دا مهمه ده چې خپل چمتو کړئ
TensorFlow د ټمبوا ایپ کې کارول شوي د ماشین زده کړې ماډل په پراختیا او پلي کولو کې کوم رول لوبوي؟
TensorFlow د ډاکټرانو سره د تنفسي ناروغیو په موندلو کې د مرستې لپاره د ټمبوا ایپ کې کارول شوي د ماشین زده کړې ماډل په پراختیا او پلي کولو کې مهم رول لوبوي. TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی چې د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو لپاره جامع ایکوسیستم چمتو کوي. دا د وسایلو پراخه لړۍ وړاندې کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د ډاکټرانو سره مرسته د ماشین زده کړې په کارولو سره تنفسي ناروغۍ کشف کوي, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow Extended (TFX) څه شی دی او دا څنګه په تولید کې د ماشین زده کړې موډلونو کې مرسته کوي؟
TensorFlow Extended (TFX) یو پیاوړی خلاصې سرچینې پلیټ فارم دی چې د ګوګل لخوا د تولید چاپیریال کې د ماشین زده کړې ماډلونو پلي کولو او اداره کولو لپاره رامینځته شوی. دا د وسیلو او کتابتونونو پراخه سیټ چمتو کوي چې د ماشین زده کړې کاري فلو ساده کولو کې مرسته کوي ، د ډیټا مصرف او دمخه پروسس کولو څخه د ماډل روزنې او خدمت کولو پورې. TFX په ځانګړې توګه د ننګونو د حل لپاره ډیزاین شوی
د پایپ لاین مدیریت او اصلاح کولو لپاره په TFX کې افقی پرتونه کوم شامل دي؟
TFX، چې د TensorFlow Extended لپاره ولاړ دی، د تولید لپاره چمتو شوي ماشین زده کړې پایپ لاینونو جوړولو لپاره د پای څخه تر پای پورې جامع پلیټ فارم دی. دا د وسیلو او اجزاو سیټ چمتو کوي چې د توزیع وړ او د باور وړ ماشین زده کړې سیسټمونو پراختیا او پلي کولو کې اسانتیاوې برابروي. TFX د ماشین زده کړې پایپ لاینونو اداره کولو او اصلاح کولو ننګونو ته د رسیدو لپاره ډیزاین شوی ، د ډیټا ساینس پوهانو وړ کول
په TFX کې د ML پایپ لاین مختلف پړاوونه کوم دي؟
TensorFlow Extended (TFX) یو پیاوړی خلاصې سرچینې پلیټ فارم دی چې د تولید چاپیریال کې د ماشین زده کړې (ML) ماډلونو پراختیا او پلي کولو اسانتیا لپاره ډیزاین شوی. دا د وسیلو او کتابتونونو هراړخیز سیټ چمتو کوي چې د پای څخه تر پای ML پایپ لاینونو جوړولو ته وړتیا ورکوي. دا پایپ لاینونه له څو جلا مرحلو څخه جوړ دي، هر یو د یو ځانګړي هدف خدمت کوي او مرسته کوي
کله چې د ML غوښتنلیک رامینځته کول د ML ځانګړي نظرونه څه دي؟
کله چې د ماشین زده کړې (ML) اپلیکیشن رامینځته کړئ ، د ML - ځانګړي ملاحظات شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي. دا ملاحظات د ML ماډل اغیزمنتوب، موثریت، او اعتبار ډاډمن کولو لپاره خورا مهم دي. په دې ځواب کې، موږ به د ځینو کلیدي ML-ځانګړو نظرونو په اړه بحث وکړو چې پراختیا کونکي باید په پام کې ونیسي کله چې
- 1
- 2