هل يتم استخدام TensorFlow lite لنظام Android للاستدلال فقط أم يمكن استخدامه أيضًا للتدريب؟
TensorFlow Lite لنظام Android هو إصدار خفيف الوزن من TensorFlow مصمم خصيصًا للأجهزة المحمولة والمدمجة. يتم استخدامه بشكل أساسي لتشغيل نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا على الأجهزة المحمولة لأداء مهام الاستدلال بكفاءة. تم تحسين TensorFlow Lite لمنصات الأجهزة المحمولة ويهدف إلى توفير زمن وصول منخفض وحجم ثنائي صغير للتمكين
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, برمجة TensorFlow, TensorFlow Lite لنظام Android
ما هو استخدام الرسم البياني المجمدة؟
يشير الرسم البياني المجمد في سياق TensorFlow إلى نموذج تم تدريبه بالكامل ثم حفظه كملف واحد يحتوي على كل من بنية النموذج والأوزان المدربة. يمكن بعد ذلك نشر هذا الرسم البياني المجمد للاستدلال عليه على منصات مختلفة دون الحاجة إلى تعريف النموذج الأصلي أو الوصول إلى
هل يمكن لـ CMLE القراءة من بيانات تخزين Google Cloud واستخدام نموذج مدرب محدد للاستدلال؟
في الواقع، يمكن ذلك. في Google Cloud Machine Learning، هناك ميزة تسمى Cloud Machine Learning Engine (CMLE). يوفر CMLE منصة قوية وقابلة للتطوير للتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي في السحابة. فهو يسمح للمستخدمين بقراءة البيانات من التخزين السحابي واستخدام نموذج مدرب للاستدلال. عندما يتعلق الأمر
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
هل يمكن استخدام Tensorflow للتدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة (DNNs)؟
TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر واسع الاستخدام للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google. فهو يوفر نظامًا بيئيًا شاملاً من الأدوات والمكتبات والموارد التي تمكن المطورين والباحثين من بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها بكفاءة. في سياق الشبكات العصبية العميقة (DNNs)، فإن TensorFlow ليس قادرًا على تدريب هذه النماذج فحسب، بل يمكنه أيضًا تسهيلها.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, TensorFlow Hub لتعلم آلي أكثر إنتاجية
هل الاستدلال جزء من التدريب النموذجي وليس التنبؤ؟
في مجال التعلم الآلي، وتحديدًا في سياق Google Cloud Machine Learning، فإن عبارة "الاستدلال جزء من تدريب النموذج وليس التنبؤ" ليست دقيقة تمامًا. يعد الاستدلال والتنبؤ مرحلتين متميزتين في مسار التعلم الآلي، حيث تخدم كل منهما غرضًا مختلفًا وتحدث في نقاط مختلفة في النظام
ما هي فوائد استخدام الواجهة الخلفية لوحدة معالجة الرسومات في TensorFlow Lite لتشغيل الاستدلال على الأجهزة المحمولة؟
توفر الواجهة الخلفية GPU (وحدة معالجة الرسومات) في TensorFlow Lite العديد من المزايا لتشغيل الاستدلال على الأجهزة المحمولة. TensorFlow Lite هو إصدار خفيف الوزن من TensorFlow مصمم خصيصًا للأجهزة المحمولة والمدمجة. يوفر حلاً عالي الكفاءة ومحسّنًا لنشر نماذج التعلم الآلي على الأنظمة الأساسية محدودة الموارد. من خلال الاستفادة من وحدة معالجة الرسومات مرة أخرى
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, التقدم في TensorFlow, TensorFlow Lite ، مندوب GPU التجريبي, مراجعة الامتحان