क्या Android के लिए TensorFlow lite का उपयोग केवल अनुमान लगाने के लिए किया जाता है या इसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए भी किया जा सकता है?
Android के लिए TensorFlow Lite, TensorFlow का एक हल्का संस्करण है जिसे विशेष रूप से मोबाइल और एम्बेडेड उपकरणों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका उपयोग मुख्य रूप से अनुमान कार्यों को कुशलतापूर्वक करने के लिए मोबाइल उपकरणों पर पूर्व-प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए किया जाता है। TensorFlow Lite को मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म के लिए अनुकूलित किया गया है और इसका उद्देश्य सक्षम करने के लिए कम विलंबता और एक छोटा बाइनरी आकार प्रदान करना है
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जमे हुए ग्राफ़ का उपयोग क्या है?
TensorFlow के संदर्भ में एक जमे हुए ग्राफ़ एक मॉडल को संदर्भित करता है जिसे पूरी तरह से प्रशिक्षित किया गया है और फिर मॉडल आर्किटेक्चर और प्रशिक्षित वजन दोनों वाली एक फ़ाइल के रूप में सहेजा गया है। इस जमे हुए ग्राफ को मूल मॉडल परिभाषा या पहुंच की आवश्यकता के बिना विभिन्न प्लेटफार्मों पर अनुमान के लिए तैनात किया जा सकता है
क्या सीएमएलई Google क्लाउड स्टोरेज डेटा से पढ़ सकता है और अनुमान के लिए एक निर्दिष्ट प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग कर सकता है?
सचमुच, यह हो सकता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग में, क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन (CMLE) नामक एक सुविधा है। सीएमएलई क्लाउड में मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और तैनाती के लिए एक शक्तिशाली और स्केलेबल मंच प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को क्लाउड स्टोरेज से डेटा पढ़ने और अनुमान के लिए प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने की अनुमति देता है। जब यह आता है
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क्या टेन्सरफ़्लो का उपयोग गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) के प्रशिक्षण और अनुमान के लिए किया जा सकता है?
TensorFlow Google द्वारा विकसित मशीन लर्निंग के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। यह टूल, लाइब्रेरी और संसाधनों का एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है जो डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाता है। गहरे तंत्रिका नेटवर्क (DNNs) के संदर्भ में, TensorFlow न केवल इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने में सक्षम है बल्कि सुविधा भी प्रदान करता है
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क्या अनुमान भविष्यवाणी के बजाय मॉडल प्रशिक्षण का एक हिस्सा है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, यह कथन "अनुमान भविष्यवाणी के बजाय मॉडल प्रशिक्षण का एक हिस्सा है" पूरी तरह से सटीक नहीं है। मशीन लर्निंग पाइपलाइन में अनुमान और भविष्यवाणी अलग-अलग चरण हैं, प्रत्येक एक अलग उद्देश्य की पूर्ति करता है और अलग-अलग बिंदुओं पर घटित होता है
मोबाइल उपकरणों पर अनुमान चलाने के लिए TensorFlow Lite में GPU बैक एंड का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?
TensorFlow Lite में GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) बैक एंड मोबाइल उपकरणों पर अनुमान चलाने के लिए कई लाभ प्रदान करता है। TensorFlow Lite, TensorFlow का एक हल्का संस्करण है जिसे विशेष रूप से मोबाइल और एम्बेडेड उपकरणों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह संसाधन-बाधित प्लेटफार्मों पर मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने के लिए अत्यधिक कुशल और अनुकूलित समाधान प्रदान करता है। GPU का वापस लाभ उठाकर
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