هل يتيح إطار عمل TensorFlow من Google زيادة مستوى التجريد في تطوير نماذج التعلم الآلي (على سبيل المثال، مع استبدال البرمجة بالتكوين)؟
السبت، 11 نوفمبر 2023
by هيما جوناسيكاران
يمكّن إطار عمل Google TensorFlow المطورين من زيادة مستوى التجريد في تطوير نماذج التعلم الآلي، مما يسمح باستبدال الترميز بالتكوين. توفر هذه الميزة ميزة كبيرة من حيث الإنتاجية وسهولة الاستخدام، حيث إنها تبسط عملية بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها. واحد
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
الكلمات المفتاحية هذه:
التجريد, الذكاء الاصطناعي, البرمجة, الاعداد, التطوير التجاري, تعلم آلة, TensorFlow
كيف يعمل وضع Eager في TensorFlow على تحسين الكفاءة والفعالية في التطوير؟
الأربعاء، 02 أغسطس 2023
by أكاديمية EITCA
الوضع الحماسي في TensorFlow هو واجهة برمجة تسمح بالتنفيذ الفوري للعمليات ، مما يوفر طريقة أكثر سهولة وتفاعلية لتطوير نماذج التعلم الآلي. يعمل هذا الوضع على تحسين الكفاءة والفعالية في التطوير من خلال التخلص من الحاجة إلى إنشاء رسم بياني حسابي وتشغيله بشكل منفصل. بدلاً من ذلك ، يتم تنفيذ العمليات كما يطلق عليها ،