TensorFlow lite per Android viene utilizzato solo per l'inferenza o può essere utilizzato anche per la formazione?
TensorFlow Lite per Android è una versione leggera di TensorFlow progettata specificamente per dispositivi mobili e incorporati. Viene utilizzato principalmente per eseguire modelli di machine learning pre-addestrati su dispositivi mobili per eseguire attività di inferenza in modo efficiente. TensorFlow Lite è ottimizzato per piattaforme mobili e mira a fornire una bassa latenza e una dimensione binaria ridotta da abilitare
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A cosa serve il grafico congelato?
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
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CMLE può leggere dai dati di archiviazione di Google Cloud e utilizzare un modello addestrato specifico per l'inferenza?
In effetti, può. In Google Cloud Machine Learning è disponibile una funzionalità chiamata Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE fornisce una piattaforma potente e scalabile per la formazione e la distribuzione di modelli di machine learning nel cloud. Consente agli utenti di leggere i dati dall'archiviazione cloud e utilizzare un modello addestrato per l'inferenza. Quando si tratta di
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, GCP BigQuery e set di dati aperti
Tensorflow può essere utilizzato per l'addestramento e l'inferenza di reti neurali profonde (DNN)?
TensorFlow è un framework open source ampiamente utilizzato per l'apprendimento automatico sviluppato da Google. Fornisce un ecosistema completo di strumenti, librerie e risorse che consentono a sviluppatori e ricercatori di creare e distribuire modelli di machine learning in modo efficiente. Nel contesto delle reti neurali profonde (DNN), TensorFlow non solo è in grado di addestrare questi modelli, ma anche di facilitare
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L'inferenza fa parte dell'addestramento del modello piuttosto che della previsione?
Nel campo del machine learning, in particolare nel contesto di Google Cloud Machine Learning, l'affermazione "L'inferenza fa parte dell'addestramento del modello piuttosto che della previsione" non è del tutto esatta. L'inferenza e la previsione sono fasi distinte nella pipeline del machine learning, ciascuna con uno scopo diverso e si verifica in punti diversi del processo
Quali sono i vantaggi dell'utilizzo del back-end GPU in TensorFlow Lite per eseguire l'inferenza sui dispositivi mobili?
Il back-end GPU (Graphics Processing Unit) in TensorFlow Lite offre diversi vantaggi per l'esecuzione dell'inferenza su dispositivi mobili. TensorFlow Lite è una versione leggera di TensorFlow specificamente progettata per dispositivi mobili e incorporati. Fornisce una soluzione altamente efficiente e ottimizzata per la distribuzione di modelli di machine learning su piattaforme con risorse limitate. Sfruttando la GPU indietro
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