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L'Istituto europeo di certificazione delle tecnologie dell'informazione - EITCI ASBL

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Istituto EITCI ASBL

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In che modo i modelli si relazionano alle versioni in Google Cloud Machine Learning Engine (rinominato Google Cloud AI Platform)?

Martedì, 07 maggio 2024 by Accademia EITCA

Google Cloud AI Platform, precedentemente nota come Cloud Machine Learning Engine, è un servizio robusto progettato per la formazione e l'implementazione di modelli di apprendimento automatico su larga scala. All'interno di questa piattaforma, i concetti di "modelli" e "versioni" sono fondamentali e fungono da unità fondamentali per la gestione dei flussi di lavoro di apprendimento automatico. Modelli in Google Cloud AI Platform Un "modello" in

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Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Distribuzione, Google cloud, machine Learning, Gestione dei modelli, Controllo di Versione

A cosa serve il grafico congelato?

Lunedi, 08 aprile 2024 by ankarb

Un grafico congelato nel contesto di TensorFlow si riferisce a un modello che è stato completamente addestrato e quindi salvato come un singolo file contenente sia l'architettura del modello che i pesi addestrati. Questo grafico congelato può quindi essere distribuito per l'inferenza su varie piattaforme senza bisogno della definizione del modello originale o dell'accesso al file

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programmazione di TensorFlow, Presentazione di TensorFlow Lite
Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Distribuzione, Inferenza, machine Learning, Ottimizzazione del modello, TensorFlow

Quale vantaggio offre TensorFlow Lite nell'implementazione del modello di machine learning sull'app Tambua?

Domenica, Agosto 06 2023 by Accademia EITCA

TensorFlow Lite offre numerosi vantaggi nell'implementazione di modelli di machine learning sull'app Tambua. TensorFlow Lite è un framework leggero ed efficiente appositamente progettato per la distribuzione di modelli di machine learning su dispositivi mobili e integrati. Offre numerosi vantaggi che lo rendono una scelta ideale per implementare il modello di rilevamento delle malattie respiratorie su

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Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Compatibilità multipiattaforma, Distribuzione, Flusso di lavoro di distribuzione flessibile, machine Learning, Dispositivi mobili, Modello Dimensioni, Inferenza sul dispositivo, Autonomia ottimizzata, TensorFlow Lite

Che ruolo ha avuto TensorFlow Lite nella distribuzione dei modelli sul dispositivo?

Domenica, Agosto 06 2023 by Accademia EITCA

TensorFlow Lite svolge un ruolo importante nell'implementazione di modelli di apprendimento automatico sui dispositivi per l'inferenza in tempo reale. È un framework leggero ed efficiente progettato specificamente per l'esecuzione di modelli TensorFlow su dispositivi mobili e incorporati. Sfruttando TensorFlow Lite, l'applicazione Air Cognizer può prevedere efficacemente la qualità dell'aria utilizzando algoritmi di apprendimento automatico direttamente su

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Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Distribuzione, Accelerazione hardware, machine Learning, OTTIMIZZAZIONE, Inferenza in tempo reale, TensorFlow Lite

Quali sono gli obiettivi di distribuzione per il componente Pusher in TFX?

Domenica, Agosto 06 2023 by Accademia EITCA

Il componente Pusher in TensorFlow Extended (TFX) è una parte fondamentale della pipeline TFX che gestisce la distribuzione di modelli addestrati in vari ambienti di destinazione. Gli obiettivi di distribuzione per il componente Pusher in TFX sono diversi e flessibili, consentendo agli utenti di distribuire i propri modelli su piattaforme diverse a seconda dei requisiti specifici. In questo

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Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Distribuzione, Piattaforma AI di Google Cloud, Pusher, TensorFlow, Servizio TensorFlow, TFX

Qual è il vantaggio dell'utilizzo del formato di salvataggio del modello di TensorFlow per la distribuzione?

Sabato, Agosto 05 2023 by Accademia EITCA

Il formato di salvataggio del modello di TensorFlow offre numerosi vantaggi per l'implementazione nel campo dell'intelligenza artificiale. Utilizzando questo formato, gli sviluppatori possono facilmente salvare e caricare modelli addestrati, consentendo un'integrazione senza problemi negli ambienti di produzione. Questo formato, spesso denominato "SavedModel", offre numerosi vantaggi che contribuiscono all'efficienza e all'efficacia della distribuzione di TensorFlow

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Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Distribuzione, Modello salvato, Scalabilità, TensorFlow, versioning

In che modo TensorFlow 2.0 supporta la distribuzione su piattaforme diverse?

Sabato, Agosto 05 2023 by Accademia EITCA

TensorFlow 2.0, il popolare framework di machine learning open source, fornisce un solido supporto per la distribuzione su diverse piattaforme. Questo supporto è importante per consentire l'implementazione di modelli di machine learning su una varietà di dispositivi, come desktop, server, dispositivi mobili e persino sistemi embedded. In questa risposta esploreremo i vari modi in cui TensorFlow

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Qual è uno dei vantaggi dell'utilizzo dei container Linux?

Venerdì, 04 agosto 2023 by Accademia EITCA

Un vantaggio dell'utilizzo dei container Linux nel contesto della sicurezza dei sistemi informatici è il maggiore isolamento che forniscono. I container sono ambienti leggeri e isolati che vengono eseguiti su un sistema operativo host condiviso. Consentono di impacchettare applicazioni e servizi con le relative dipendenze in una singola unità, garantendo un comportamento coerente in diversi ambienti di elaborazione. Questo

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Che cos'è Kubernetes Engine e in che modo aiuta a distribuire applicazioni containerizzate?

Giovedi, 03 agosto 2023 by Accademia EITCA

Kubernetes Engine è un ambiente gestito per la distribuzione, la gestione e la scalabilità di applicazioni containerizzate utilizzando Kubernetes. Kubernetes è un sistema di orchestrazione di container open source che automatizza la distribuzione, il ridimensionamento e la gestione delle applicazioni containerizzate. Fornisce una piattaforma per automatizzare la distribuzione, il ridimensionamento e la gestione delle applicazioni containerizzate, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla scrittura del codice anziché

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Qual è lo scopo dell'utilizzo dei contenitori nella distribuzione delle applicazioni?

Giovedi, 03 agosto 2023 by Accademia EITCA

I container svolgono un ruolo importante nella distribuzione di applicazioni nel campo del Cloud Computing, soprattutto quando si utilizza Google Cloud Platform (GCP) e il suo Kubernetes Engine. Lo scopo dell'utilizzo dei contenitori è quello di fornire un modo standardizzato ed efficiente per creare pacchetti e distribuire applicazioni, garantendo un comportamento coerente in ambienti diversi e semplificando il

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