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。
凍結されたグラフの用途は何ですか?
TensorFlow のコンテキストにおけるフリーズ グラフは、完全にトレーニングされ、モデル アーキテクチャとトレーニングされた重みの両方を含む単一のファイルとして保存されたモデルを指します。この凍結されたグラフは、元のモデル定義やモデルへのアクセスを必要とせずに、さまざまなプラットフォームで推論のためにデプロイできます。
CMLE は Google Cloud ストレージ データから読み取り、指定されたトレーニング済みモデルを推論に使用できますか?
確かに、それは可能です。 Google Cloud Machine Learning には、Cloud Machine Learning Engine (CMLE) と呼ばれる機能があります。 CMLE は、クラウドで機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイするための強力でスケーラブルなプラットフォームを提供します。 これにより、ユーザーはクラウド ストレージからデータを読み取り、トレーニングされたモデルを推論に利用できるようになります。 となると、
Tensorflow はディープ ニューラル ネットワーク (DNN) のトレーニングと推論に使用できますか?
TensorFlow は、Google が開発した機械学習用の広く使用されているオープンソース フレームワークです。 開発者や研究者が機械学習モデルを効率的に構築および展開できるようにするツール、ライブラリ、リソースの包括的なエコシステムを提供します。 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) のコンテキストでは、TensorFlow はこれらのモデルをトレーニングできるだけでなく、
推論は予測ではなくモデルのトレーニングの一部ですか?
機械学習の分野、特に Google Cloud Machine Learning のコンテキストでは、「推論は予測ではなくモデル トレーニングの一部である」という記述は完全に正確ではありません。 推論と予測は機械学習パイプラインの異なる段階であり、それぞれが異なる目的を果たし、システム内の異なる時点で発生します。
- 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
モバイル デバイスで推論を実行するために TensorFlow Lite の GPU バックエンドを使用する利点は何ですか?
TensorFlow Lite の GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) バックエンドは、モバイル デバイスで推論を実行する際にいくつかの利点を提供します。 TensorFlow Lite 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。 リソースに制約のあるプラットフォームに機械学習モデルを展開するための、非常に効率的で最適化されたソリューションを提供します。 GPU を活用することで