TensorFlow lite for Android は推論のみに使用されますか、それともトレーニングにも使用できますか?
TensorFlow Lite for Android は、モバイルおよび組み込みデバイス向けに特別に設計された TensorFlow の軽量バージョンです。これは主に、モバイル デバイス上で事前トレーニングされた機械学習モデルを実行し、推論タスクを効率的に実行するために使用されます。 TensorFlow Lite はモバイル プラットフォーム向けに最適化されており、低レイテンシと小さなバイナリ サイズを提供することを目的としています。
Google Cloud 機械学習を使用して大規模なサーバーレス予測を行う人工知能 (AI) モデルの作成に着手するには、いくつかの重要なステップを含む構造化されたアプローチに従う必要があります。これらのステップには、機械学習の基礎の理解、Google Cloud の AI サービスの理解、開発環境のセットアップ、準備と
機械学習を行う AI モデルはどのように実装すればよいでしょうか?
機械学習タスクを実行する AI モデルを実装するには、機械学習に含まれる基本的な概念とプロセスを理解する必要があります。機械学習 (ML) は人工知能 (AI) のサブセットで、明示的にプログラムしなくてもシステムが経験から学習し、改善できるようにします。 Google Cloud Machine Learning はプラットフォームとツールを提供します
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, 概要, 機械学習とは
機械学習アルゴリズムは、新しい未知のデータを予測または分類する方法を学習できます。 ラベルなしデータの予測モデルの設計には何が関係しますか?
機械学習におけるラベルなしデータの予測モデルの設計には、いくつかの重要な手順と考慮事項が含まれます。 ラベルなしデータとは、事前定義されたターゲット ラベルまたはカテゴリを持たないデータを指します。 目標は、利用可能なデータから学習したパターンと関係に基づいて、新しい未知のデータを正確に予測または分類できるモデルを開発することです。
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, 概要, 機械学習とは
Google Cloud Machine Learning でモデルを構築するにはどうすればよいですか?
Google Cloud Machine Learning Engine でモデルを構築するには、さまざまなコンポーネントを含む構造化されたワークフローに従う必要があります。 これらのコンポーネントには、データの準備、モデルの定義、トレーニングが含まれます。 各ステップをさらに詳しく見てみましょう。 1. データの準備: モデルを作成する前に、データを準備することが重要です。
Tambua アプリで使用される機械学習モデルの開発と展開において、TensorFlow はどのような役割を果たしますか?
TensorFlow は、医師が呼吸器疾患を検出するのを支援するために Tambua アプリで使用される機械学習モデルの開発と展開において重要な役割を果たします。 TensorFlow は、Google が開発したオープンソースの機械学習フレームワークで、機械学習モデルを構築およびデプロイするための包括的なエコシステムを提供します。 幅広いツールを提供します
TensorFlow Extended (TFX) は、実稼働環境で機械学習モデルをデプロイおよび管理するために Google によって開発された強力なオープンソース プラットフォームです。 データの取り込みと前処理からモデルのトレーニングと提供に至るまで、機械学習のワークフローを合理化するのに役立つツールとライブラリの包括的なセットを提供します。 TFX はこれらの課題に対処するために特別に設計されています
パイプラインの管理と最適化のために TFX に含まれる水平レイヤーは何ですか?
TensorFlow Extended の略である TFX は、本番環境に対応した機械学習パイプラインを構築するための包括的なエンドツーエンド プラットフォームです。 スケーラブルで信頼性の高い機械学習システムの開発と展開を容易にする一連のツールとコンポーネントを提供します。 TFX は、機械学習パイプラインの管理と最適化の課題に対処し、データ サイエンティストの支援を可能にするように設計されています。
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended(TFX), TFXとは正確には何ですか, 試験の復習
TFX の ML パイプラインのさまざまなフェーズは何ですか?
TensorFlow Extended (TFX) は、運用環境での機械学習 (ML) モデルの開発と展開を容易にするように設計された強力なオープンソース プラットフォームです。 エンドツーエンドの ML パイプラインの構築を可能にする包括的なツールとライブラリのセットを提供します。 これらのパイプラインはいくつかの異なるフェーズで構成されており、それぞれが特定の目的を果たし、貢献します。
ML アプリケーションを開発する際の ML 固有の考慮事項は何ですか?
機械学習 (ML) アプリケーションを開発する場合、考慮する必要がある ML 固有の考慮事項がいくつかあります。 これらの考慮事項は、ML モデルの有効性、効率、信頼性を確保するために非常に重要です。 この回答では、開発者が留意すべき重要な ML 固有の考慮事項のいくつかについて説明します。
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