¿Cómo utilizar el conjunto de datos Fashion-MNIST en Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
Fashion-MNIST es un conjunto de datos de imágenes de artículos de Zalando, que consta de un conjunto de entrenamiento de 60,000 10,000 ejemplos y un conjunto de prueba de 28 28 ejemplos. Cada ejemplo es una imagen en escala de grises de 10 × XNUMX, asociada a una etiqueta de XNUMX clases. El conjunto de datos sirve como reemplazo directo del conjunto de datos MNIST original para evaluar los algoritmos de aprendizaje automático.
¿Cuáles son algunas fases más detalladas del aprendizaje automático?
Las fases del aprendizaje automático representan un enfoque estructurado para desarrollar, implementar y mantener modelos de aprendizaje automático. Estas fases garantizan que el proceso de aprendizaje automático sea sistemático, reproducible y escalable. Las siguientes secciones proporcionan una descripción general completa de cada fase, detallando las actividades y consideraciones clave involucradas. 1. Definición del problema y recopilación de datos Definición del problema
En TensorFlow 2.0 y versiones posteriores, las sesiones ya no se utilizan directamente. ¿Hay alguna razón para usarlos?
En TensorFlow 2.0 y versiones posteriores, el concepto de sesiones, que era un elemento fundamental en versiones anteriores de TensorFlow, quedó obsoleto. Las sesiones se utilizaron en TensorFlow 1.x para ejecutar gráficos o partes de gráficos, lo que permite controlar cuándo y dónde ocurre el cálculo. Sin embargo, con la introducción de TensorFlow 2.0, la ejecución entusiasta se volvió
- Publicado en Inteligencia Artificial, Aprendizaje profundo EITC/AI/DLTF con TensorFlow, TensorFlow, Conceptos básicos de TensorFlow
¿TensorFlow lite para Android se usa solo para inferencia o también se puede usar para entrenamiento?
TensorFlow Lite para Android es una versión ligera de TensorFlow diseñada específicamente para dispositivos móviles e integrados. Se utiliza principalmente para ejecutar modelos de aprendizaje automático previamente entrenados en dispositivos móviles para realizar tareas de inferencia de manera eficiente. TensorFlow Lite está optimizado para plataformas móviles y tiene como objetivo proporcionar baja latencia y un tamaño binario pequeño para permitir
¿Cómo se pueden empezar a crear modelos de IA en Google Cloud para realizar predicciones sin servidor a escala?
Para embarcarse en el viaje de la creación de modelos de inteligencia artificial (IA) utilizando Google Cloud Machine Learning para predicciones sin servidor a escala, se debe seguir un enfoque estructurado que abarca varios pasos clave. Estos pasos implican comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático, familiarizarse con los servicios de inteligencia artificial de Google Cloud, configurar un entorno de desarrollo, preparar y
¿Cómo se implementa un modelo de IA que realiza aprendizaje automático?
Para implementar un modelo de IA que realice tareas de aprendizaje automático, se deben comprender los conceptos y procesos fundamentales involucrados en el aprendizaje automático. El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que permite que los sistemas aprendan y mejoren a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. Google Cloud Machine Learning proporciona una plataforma y herramientas
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender a predecir o clasificar datos nuevos e invisibles. ¿Qué implica el diseño de modelos predictivos de datos no etiquetados?
El diseño de modelos predictivos para datos no etiquetados en el aprendizaje automático implica varios pasos y consideraciones clave. Los datos sin etiquetar se refieren a datos que no tienen etiquetas o categorías de destino predefinidas. El objetivo es desarrollar modelos que puedan predecir o clasificar con precisión datos nuevos e invisibles basándose en patrones y relaciones aprendidas de los datos disponibles.
¿Cómo construir un modelo en Google Cloud Machine Learning?
Para crear un modelo en Google Cloud Machine Learning Engine, debe seguir un flujo de trabajo estructurado que involucra varios componentes. Estos componentes incluyen preparar sus datos, definir su modelo y entrenarlo. Exploremos cada paso con más detalle. 1. Preparación de los datos: antes de crear un modelo, es importante preparar su
¿Qué papel juega TensorFlow en el desarrollo y la implementación del modelo de aprendizaje automático utilizado en la aplicación Tambua?
TensorFlow desempeña un papel importante en el desarrollo y la implementación del modelo de aprendizaje automático utilizado en la aplicación Tambua para ayudar a los médicos a detectar enfermedades respiratorias. TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google que proporciona un ecosistema integral para crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Ofrece una amplia gama de herramientas.
¿Qué es TensorFlow Extended (TFX) y cómo ayuda a poner en producción los modelos de aprendizaje automático?
TensorFlow Extended (TFX) es una poderosa plataforma de código abierto desarrollada por Google para implementar y administrar modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Proporciona un conjunto completo de herramientas y bibliotecas que ayudan a optimizar el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la ingestión y el preprocesamiento de datos hasta la capacitación y el servicio de modelos. TFX está diseñado específicamente para abordar los desafíos