|
Konveyerli qayta ishlashning zamonaviy usullari Mashinali o'qitish: > TensorFlow > PyTorchInference > SageMaker
|
| Sana | 18.04.2024 | | Hajmi | 288.63 Kb. | | #200384 |
Bog'liq 4dars hayot faoliyati R, umumiy ekologiya. mustafoyev s, o\'roqov s, suvonov p, rinat-ORG1, 4-Mavzu Akademik yozuv 2-semestr (2) (3), Funktsiya tushunchasi, Yo\'l harakati Transportda xavfsizlik muammolari, HARBIY XIZMATNING HUQUQIY ASOSLARI MI, ATXK Avtoservis korxonalari islab chiqarish MI, Falsafiy dunyoqarashning oʻz-oʻzink anglashdagi roli, 31-dars. Python. LIST. TUPLE (Kortej) (2), 1-Maruza. Kirish. Texnik va dasturiy ta’minotlar, Dars-2, Markazdan qochma nasoslar tuzilishi va ularning ishlashi-azkurs.org, ang esseys, 10.Test Bank for Fundamentals of English Grammar
912_21-guruh
Jamshid Yuldashev
Konveyerli qayta ishlashning zamonaviy usullari Mashinali o'qitish: > TensorFlow > PyTorchInference > SageMaker TensorFlow: Google tomonidan ishlab chiqilgan mashinali o'qitish va keng qo'llaniladigan ma'lumotlar analitika kutubxonasi. TensorFlow konveyerli qayta ishlashni qo'llab-quvvatlaydi va TensorFlow Serving yordamida dasturlarni ishga tushirish mumkin. Bu modelni ishga tushirish va yordamchi usullar orqali ma'lumotlarni so'rov qilishni qo'llab-quvvatlaydi. TensorFlow vositalari, kutubxonalari va manbalari moslashuvchan ekotizimiga ega. Bu tadqiqotchilarga eng ilg'or ML texnologiyalaridan foydalanishga, ishlab chiquvchilarga esa kompyuterda o'rganish asosida dasturlar yaratish va joylashtirishga imkon beradi.
Afzalliklari:
*Ishlab chiqarishda ishlaydigan neyron tarmoqlarini yaratish uchun qulay
*Hisoblash resurslarini optimallashtirish bilan shug'ullanadi.
*Katta auditoriya
*Ommaboplik,siznikiga o'xshash muammo allaqachon hal qilinganligini ehtimoldan
yiroq emas.
Kamchiliklari:
*Foydalanish va o'zlashtirish qiyin.
*Ishlatilgan video xotirani doimiy ravishda kuzatib borish zarur.
*O'z standartlariga ega.
*Noto'g'ri hujjatlar.
TensorFlow freymworkidan foydalanadigan loyihalar:
DeepSpeech - bu nutqni aniqlash tizimi.
Maska R-CNN - bu rasmdagi har bir ob'ektlarni aniqlash va segmentatsiya maskalarini yaratadigan model.
BERT - bu tilni qayta ishlash muammolarini hal qilish uchun ishlatiladigan oldindan tayyorlangan neyron tarmoq
PyTorch-TensorFlow-dan farqli o'laroq bir nechta platformalarni qo'llab-quvvatlashda kamroq moslashuvchan. Unda ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalari mavjud emas Ammo TensorFlow-dan farqli o'laroq, agar PyTorch bilan ishlashda xatolik yuz bersa, u holda bu koddagi o'ziga xos nuqson va tizim siz uchun uni aniq ko'rsatib beradi. Shuningdek,PyTorch o'zi faqat kerakli video xotirani oladi. Afzalliklari: *U birlashtirilishi oson bo'lgan ko'plab modulli elementlarga ega. *O'zingizning qatlam turlarini yozish ishlash oson. *Oldindan tayyorlangan modellarning keng tanloviga ega. Kamchiliklari: *O'quv kodini o'zingiz yozishingiz kerak bo'ladi. PyTorch doirasidan foydalanadigan loyihalar: PyText - bu nutq va yozishni qayta ishlash uchun kutubxona. vid2vid - video oqimining tafsilotlari va xususiyatlarini almashtirish uchun generativ neyron tarmoq. pix2pix - bu maxsus eskizlarni fotosuratlarga aylantiradigan algoritm.
Amazon SageMaker, Amazon Web Services (AWS) tomonidan taqdim etilgan xizmat hisoblanadi, bu xizmat sizga ma'lumotlar ustida machine learning (ML) modellari tuzish, o'rganish va ishlatish imkoniyatini beradi.
SageMaker, ML modellari uchun ma'lumotlarni o'rganish, tahlil qilish, sinovlar o'tkazish va amalga oshirish jarayonlarini osonlashtiradi. Bu platforma orqali, siz o'z ML modellaringizni yaratishingiz, ulardan foydalanishingiz va ularga yangilashlarni kiritishingiz mumkin.
|
| |
