ما هي الاختلافات بين TensorFlow و TensorBoard؟
تعد كل من TensorFlow وTensorBoard من الأدوات المستخدمة على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي، وخاصةً لتطوير النماذج والتصور. على الرغم من أنها مرتبطة وغالبًا ما تستخدم معًا، إلا أن هناك اختلافات واضحة بين الاثنين. TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google. ويوفر مجموعة شاملة من الأدوات و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, TensorBoard لتصور النموذج
ما الدور الذي تلعبه TensorFlow في تطوير ونشر نموذج التعلم الآلي المستخدم في تطبيق Tambua؟
يلعب TensorFlow دورًا مهمًا في تطوير ونشر نموذج التعلم الآلي المستخدم في تطبيق Tambua لمساعدة الأطباء على اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي. TensorFlow هو إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر طورته Google يوفر نظامًا بيئيًا شاملاً لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها. يقدم مجموعة واسعة من الأدوات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, مساعدة الأطباء في اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي باستخدام التعلم الآلي, مراجعة الامتحان
لماذا يوصى بتمكين التنفيذ الحثيث عند إنشاء نموذج أولي لنموذج جديد في TensorFlow؟
يُنصح بشدة بتمكين التنفيذ الحثيث عند وضع نماذج أولية لنموذج جديد في TensorFlow نظرًا لمزاياها العديدة وقيمتها التعليمية. التنفيذ الحثيث هو وضع في TensorFlow يسمح بالتقييم الفوري للعمليات ، مما يتيح تجربة تطوير أكثر تفاعلية وبديهية. في هذا الوضع ، يتم تنفيذ عمليات TensorFlow على الفور كما يطلق عليها ،
ما هي ميزة استخدام المقدّر المعلب في واجهة برمجة التطبيقات عالية المستوى الخاصة بـ TensorFlow؟
يوفر استخدام المقدرات المعلبة في واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow عالية المستوى العديد من المزايا التي يمكن أن تبسط إلى حد كبير عملية بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي. هذه المقدرات المعلبة ، والمعروفة أيضًا بالمقدرات المعدة مسبقًا ، هي نماذج مطبقة مسبقًا مقدمة من TensorFlow والتي تلخص تعقيدات إنشاء النموذج والتدريب والتقييم. من خلال الاستفادة من هذه المقدرات المعلبة والمطورين
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة, مراجعة الامتحان