Maakt het TensorFlow-framework van Google het mogelijk om het abstractieniveau bij de ontwikkeling van machine learning-modellen te verhogen (bijvoorbeeld door codering te vervangen door configuratie)?
Het Google TensorFlow-framework stelt ontwikkelaars inderdaad in staat het abstractieniveau bij de ontwikkeling van machine learning-modellen te verhogen, waardoor codering door configuratie kan worden vervangen. Deze functie biedt een aanzienlijk voordeel op het gebied van productiviteit en gebruiksgemak, omdat het het proces van het bouwen en implementeren van machine learning-modellen vereenvoudigt. Een
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappen in Machine Learning, Diepe neurale netwerken en schatters
Hoe verbetert de Eager-modus in TensorFlow de efficiëntie en effectiviteit bij ontwikkeling?
De Eager-modus in TensorFlow is een programmeerinterface waarmee bewerkingen onmiddellijk kunnen worden uitgevoerd, wat een meer intuïtieve en interactieve manier biedt om machine learning-modellen te ontwikkelen. Deze modus verbetert de efficiëntie en effectiviteit bij de ontwikkeling door de noodzaak weg te nemen om afzonderlijk een computationele grafiek te maken en uit te voeren. In plaats daarvan worden bewerkingen uitgevoerd zoals ze worden genoemd,