A estrutura TensorFlow do Google permite aumentar o nível de abstração no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina (por exemplo, substituindo codificação por configuração)?
A estrutura do Google TensorFlow realmente permite que os desenvolvedores aumentem o nível de abstração no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, permitindo a substituição da codificação pela configuração. Esse recurso oferece uma vantagem significativa em termos de produtividade e facilidade de uso, pois simplifica o processo de construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Um
- Publicado em Inteligência artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primeiros passos no aprendizado de máquina, Redes neurais profundas e estimadores
Como o modo Eager no TensorFlow melhora a eficiência e a eficácia no desenvolvimento?
O modo Eager no TensorFlow é uma interface de programação que permite a execução imediata de operações, fornecendo uma maneira mais intuitiva e interativa de desenvolver modelos de aprendizado de máquina. Este modo melhora a eficiência e eficácia no desenvolvimento, eliminando a necessidade de construir e executar um gráfico computacional separadamente. Em vez disso, as operações são executadas conforme são chamadas,