Cadrul TensorFlow de la Google permite creșterea nivelului de abstractizare în dezvoltarea modelelor de învățare automată (de exemplu, cu înlocuirea codării cu configurație)?
Cadrul Google TensorFlow le permite, într-adevăr, dezvoltatorilor să crească nivelul de abstractizare în dezvoltarea modelelor de învățare automată, permițând înlocuirea codării cu configurație. Această caracteristică oferă un avantaj semnificativ în ceea ce privește productivitatea și ușurința în utilizare, deoarece simplifică procesul de construire și implementare a modelelor de învățare automată. unu
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Rețele neuronale profunde și estimatori
Cum îmbunătățește modul Eager din TensorFlow eficiența și eficacitatea dezvoltării?
Modul Eager din TensorFlow este o interfață de programare care permite executarea imediată a operațiunilor, oferind o modalitate mai intuitivă și mai interactivă de a dezvolta modele de învățare automată. Acest mod îmbunătățește eficiența și eficacitatea în dezvoltare prin eliminarea necesității de a construi și rula separat un grafic de calcul. În schimb, operațiunile sunt executate așa cum sunt numite,