TensorFlow

In den letzten Jahren ist es zu einem erheblichen Anstieg der Adoption von künstlicher Intelligenz (AI) und Maschinelles Lernen (ML)-Technologien in verschiedenen Industrien gekommen. Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn haben sich als populäre Wahl für die AI-Entwicklung durch ihre Vielseitigkeit und Robustheit hervorgetan. Allerdings stellen die nahtlose Integration von AI in enterprise-grade, produktionsbereite Anwendungen besondere Herausforderungen dar, die behandelt werden müssen. Spring, ein weitgehend anerkanntes enterprise-level Framework, ist für seine außergewöhnliche Robustheit, Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Erstellung komplexer…

Hier ist ein grundlegendes Tutorial zum Einrichten und Trainieren von Bildgenerierungsmodellen mit Generative Adversarial Networks (GANs) mit TensorFlow und PyTorch. Diese Anleitung setzt ein grundlegendes Verständnis von Python und grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens voraus. 1. Einrichten der Umgebung Notwendige Bibliotheken installieren Stellen Sie sicher, dass Sie Python installiert haben. Sie müssen auch TensorFlow oder PyTorch zusammen mit einigen anderen wichtigen Bibliotheken installieren. Für TensorFlow: Shell   pip install tensorflow numpy matplotlib Für PyTorch: Shell   pip install torch torchvision…

Für Containeranwendungen ist es schwierig, Probleme aufgrund von Speicherübernutzung aufzudecken. Wenn die Nutzung über den Speichergrenzwert des Containers hinausgeht, kann eine Anwendung stillschweigend versagen, ohne Spuren zu hinterlassen. In diesem Artikel werde ich einige der Techniken durchgehen, die zur Identifizierung der Quelle der Speicherauslastung in einer Java-Containeranwendung verwendet werden können. Speichertyp In einem typischen Java-Anwendung, Speicher kann grob in Heap und Non-Heap unterteilt werden. Heap-Speicher kann durch Bereitstellen entsprechender JVM-Parameter beim Starten jeder Java-Anwendung festgelegt werden. Non-Heap-Speicher besteht aus dem…

Im stetig weiterentwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz sind Entwickler oft verwirrt, wenn es darum geht, den richtigen Deep-Learning-Rahmenwerk zu wählen. Ob es sich um die umfangreiche Dokumentation von TensorFlow handelt, die vom Google Brain Team unterstützt wird, oder die dynamische Berechnungsgraph von PyTorch, die das Facebook AI Research Lab zur Verfügung stellt, die Entscheidung ist selten einfach. Einige Frameworks zeichnen sich durch hervorragende Leistungen in der semantischen Segmentierung aus, während andere bei GPU-Benchmark-Tests überzeugen. Eine Expedition wird uns durch die…

In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz (KI) nicht länger ein Konzept der Zukunft, sondern eine gegenwärtige Realität ist, hat ihre Integration in den Softwareentwicklungsprozess zunehmend an Bedeutung gewonnen. Als Senior Software Engineer, tief im Bereich der KI verwurzelt, habe ich die transformative Wirkung von KI-Tools und -Frameworks bei der Optimierung und Verbesserung der Softwareentwicklung hautnah miterlebt. Dieser Blog zielt darauf ab, sich mit den wichtigsten KI-Tools und -Frameworks auseinanderzusetzen, die für heutige Softwareingenieure nicht nur von Vorteil, sondern unerlässlich…

In der heutigen digitalen Ära stellen die Verbreitung von Deepfake-Technologie und Stimmenphishing (Vishing) Taktiken eine erhebliche Herausforderung für die Authentizität und Sicherheit digitaler Kommunikation dar. Deepfakes manipulieren Audio- und Videodaten, um überzeugende gefälschte Inhalte zu erstellen, während Vishing die Stimmensimulation nutzt, um Personen dazu zu verleiten, vertrauliche Informationen preiszugeben. Es ist von höchster Bedeutung, diese Bedrohungen genau zu identifizieren und zu bekämpfen, um Einzelpersonen und Organisationen vor den möglichen Folgen von Desinformation, Betrug und Identitätsdiebstahl zu schützen. Verständnis von Deepfakes…

Eine Open-Source-Softwarebibliothek für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen heißt TensorFlow. Obwohl sie auf viele Aufgaben angewendet werden kann, stehen das Training und die Inferenz tiefer neuronaler Netzwerke im Mittelpunkt. Das Google Brain Team, die Abteilung für künstliche Intelligenz-Forschung des Unternehmens, hat TensorFlow entwickelt. Seit seiner ersten Veröffentlichung im Jahr 2015 hat es sich zu einer der am weitesten verbreiteten maschinellen Lernbibliotheken weltweit entwickelt. Python, C++ und Java sind nur einige der Programmiersprachen, über die TensorFlow verfügbar ist. Darüber hinaus ist…

Dieser Artikel ist ein Auszug aus meinem Buch TinyML Cookbook, Second Edition. Sie können den in dem Artikel verwendeten Code hier. Vorbereitung Das in diesem Artikel entworfene Anwendungsbeispiel soll fortlaufend einen 1-sekündigen Audioclip aufzeichnen und Modellinferenzen durchführen, wie in folgendem Bild dargestellt: Abbildung 1: Aufzeichnungs- und Verarbeitungsaufgaben sequentiell ausgeführt Aus der im vorherigen Bild gezeigten Aufgabenausführungszeitachse können Sie erkennen, dass die Merkmalsextraktion und Modellinferenz immer nach der Audioaufnahme und nicht gleichzeitig erfolgen. Daher ist offensichtlich, dass wir einige Abschnitte des…

Die Berechnung der Vektornorm ist in beiden Bereichen, künstlicher Intelligenz und Quantencomputing, für Aufgaben wie Merkmalsskalierung, Regularisierung, Abstandsmetriken, Konvergenzkriterien, Darstellung von Quantenzuständen, Gewährleistung der Unitarität von Operationen, Fehlerkorrektur und Entwurf von Quantenalgorithmen und -schaltkreisen, von entscheidender Bedeutung. Sie werden lernen, wie man die euklidische Norm (Abstand), auch als L2-Norm bekannt, eines eindimensionalen (1D) Tensors in Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow und PyTorch berechnet. Verstehen von Norm vs. Abstand Bevor wir beginnen, lassen Sie uns den Unterschied zwischen euklidischer Norm…