Apa TensorFlow lite kanggo Android mung digunakake kanggo inferensi utawa bisa uga digunakake kanggo latihan?
TensorFlow Lite kanggo Android minangka versi entheng saka TensorFlow sing dirancang khusus kanggo piranti seluler lan sing dipasang. Utamane digunakake kanggo mbukak model pembelajaran mesin sing wis dilatih ing piranti seluler kanggo nindakake tugas inferensi kanthi efisien. TensorFlow Lite dioptimalake kanggo platform seluler lan tujuane nyedhiyakake latensi sing sithik lan ukuran binar cilik kanggo ngaktifake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pemrograman TensorFlow, TensorFlow Lite kanggo Android
Kepiye carane bisa miwiti nggawe model AI ing Google Cloud kanggo prediksi tanpa server ing skala?
Kanggo miwiti lelungan nggawe model intelijen buatan (AI) nggunakake Google Cloud Machine Learning kanggo prediksi tanpa server ing skala, siji kudu ngetutake pendekatan terstruktur sing nyakup sawetara langkah penting. Langkah-langkah kasebut kalebu ngerteni dhasar pembelajaran mesin, ngerteni awake dhewe karo layanan AI Google Cloud, nyiyapake lingkungan pangembangan, nyiapake lan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala
Kepiye carane nindakake model AI sing nindakake pembelajaran mesin?
Kanggo ngetrapake model AI sing nindakake tugas pembelajaran mesin, siji kudu ngerti konsep lan proses dhasar sing ana ing pembelajaran mesin. Machine learning (ML) minangka subset saka intelijen buatan (AI) sing ngidini sistem sinau lan nambah pengalaman tanpa diprogram sacara eksplisit. Google Cloud Machine Learning nyedhiyakake platform lan alat
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Algoritma machine learning bisa sinau kanggo prédhiksi utawa klasifikasi data anyar sing ora katon. Apa desain model prediktif saka data sing ora diwenehi label?
Desain model prediktif kanggo data tanpa label ing machine learning kalebu sawetara langkah lan pertimbangan utama. Data tanpa label nuduhake data sing ora duwe label utawa kategori target sing wis ditemtokake. Tujuane kanggo ngembangake model sing bisa prédhiksi utawa klasifikasi data anyar sing ora katon adhedhasar pola lan hubungan sing disinaoni saka data sing kasedhiya.
Kepiye carane nggawe model ing Google Cloud Machine Learning?
Kanggo mbangun model ing Google Cloud Machine Learning Engine, sampeyan kudu ngetutake alur kerja terstruktur sing kalebu macem-macem komponen. Komponen kasebut kalebu nyiapake data, nemtokake model sampeyan, lan nglatih. Ayo njelajah saben langkah kanthi luwih rinci. 1. Nyiapake Data: Sadurunge nggawe model, iku penting kanggo nyiyapake Panjenengan
Apa peran TensorFlow ing pangembangan lan panyebaran model machine learning sing digunakake ing aplikasi Tambua?
TensorFlow nduwe peran penting ing pangembangan lan panyebaran model pembelajaran mesin sing digunakake ing aplikasi Tambua kanggo mbantu para dokter ndeteksi penyakit pernapasan. TensorFlow minangka kerangka machine learning open-source sing dikembangake dening Google sing nyedhiyakake ekosistem lengkap kanggo mbangun lan nggunakake model machine learning. Nawakake macem-macem alat
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Aplikasi TensorFlow, Mbantu dokter ndeteksi penyakit pernapasan nggunakake pembelajaran mesin, Review ujian
Apa iku TensorFlow Extended (TFX) lan kepiye carane mbantu nggawe model pembelajaran mesin dadi produksi?
TensorFlow Extended (TFX) minangka platform open-source kuat sing dikembangake dening Google kanggo nyebarake lan ngatur model pembelajaran mesin ing lingkungan produksi. Nyedhiyakake piranti lan perpustakaan lengkap sing mbantu nyepetake alur kerja machine learning, saka panyerapan data lan preprocessing kanggo latihan model lan porsi. TFX dirancang khusus kanggo ngatasi tantangan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended (TFX), Metadata, Review ujian
Apa lapisan horisontal sing kalebu ing TFX kanggo manajemen pipa lan optimalisasi?
TFX, sing tegesé TensorFlow Extended, minangka platform end-to-end sing komprehensif kanggo mbangun pipeline machine learning sing siap produksi. Nyedhiyakake seperangkat alat lan komponen sing nggampangake pangembangan lan panyebaran sistem pembelajaran mesin sing bisa diukur lan dipercaya. TFX dirancang kanggo ngatasi tantangan ngatur lan ngoptimalake pipeline machine learning, ngidini para ilmuwan data
Apa fase sing beda saka pipa ML ing TFX?
TensorFlow Extended (TFX) minangka platform open-source kuat sing dirancang kanggo nggampangake pangembangan lan panyebaran model machine learning (ML) ing lingkungan produksi. Nyedhiyakake alat lan perpustakaan lengkap sing bisa nggawe pipa ML end-to-end. Pipa iki kalebu sawetara fase sing beda-beda, saben duwe tujuan tartamtu lan menehi kontribusi
Apa pertimbangan khusus ML nalika ngembangake aplikasi ML?
Nalika ngembangake aplikasi machine learning (ML), ana sawetara pertimbangan khusus ML sing kudu digatekake. Pertimbangan kasebut penting kanggo njamin efektifitas, efisiensi, lan linuwih model ML. Ing jawaban iki, kita bakal ngrembug sawetara pertimbangan khusus ML sing kudu dieling-eling nalika pangembang.
- 1
- 2