TensorFlow

In de afgelopen jaren is er een sterke stijging in de adoptie van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) technologieën over een breed scala aan industriën. Framework’s zoals TensorFlow, PyTorch en Scikit-learn zijn uitgegroeid tot populairkeuze’s voor AI ontwikkeling door hun veelzijdigheid en robuustheid. Het probleem met de ononderbroken integratie van AI in bedrijfsniveau, productie-klaar applicaties, brengt echter unieke uitdagingen met zich mee die opgelost moeten worden. Spring, een breed geaccepteerd bedrijfsniveau framework, wordt geprezen voor zijn uitzonderlijke robuustheid,…

Dit is een basishandleiding over het opzetten en trainen van modellen voor het genereren van afbeeldingen met behulp van Generative Adversarial Networks (GANs) met TensorFlow en PyTorch. Deze handleiding gaat uit van een basiskennis van Python en basisconcepten van machinaal leren. 1. Uw omgeving instellen Installeer de benodigde bibliotheken Zorg ervoor dat Python is geïnstalleerd. U moet ook TensorFlow of PyTorch installeren, samen met enkele andere essentiële bibliotheken. Voor TensorFlow: Shell   pip install tensorflow numpy matplotlib Voor PyTorch: Shell…

Voor containertoepassingen is het moeilijk om problemen te vinden die veroorzaakt worden door geheugenoverschrijding. Als het gebruik de geheugengrens van de container overschrijdt, kan een toepassing stilzwijgend falen zonder enig spoor achter te laten. In dit artikel ga ik enkele technieken behandelen die kunnen worden gebruikt om de oorzaak van geheugengebruik in een Java containertoepassing te identificeren. Geheugentype In een typische Java-toepassing, geheugen kan ruwweg worden verdeeld in heap en niet-heap. Heapgeheugen kan worden ingesteld door relevante JVM-parameters op te…

In de voortdurend veranderende wereld van kunstmatige intelligentie, worden ontwikkelaars vaak geconfronteerd met de moeilijke taak om de juiste diepe leer-framework te kiezen. Of het nu gaat om de uitgebreide documentatie van TensorFlow, gedragen door de kracht van het Google Brain Team, of de dynamische berekeningsgrafiek van PyTorch, met dank aan het AI Research lab van Facebook, de keuze is zelden eenvoudig. Sommige frameworks springen erin uit bij semantische segmentatie, terwijl andere scoren bij GPU-benchmarktests. Een expeditie zal ons door…

In een tijdperk waar kunstmatige intelligentie (KI) niet langer een toekomstconcept is, maar een huidige realiteit, is de integratie ervan in het software ontwikkelingsproces steeds belangrijker geworden. Als senior software engineer die diepgeworteld is in de wereld van KI, heb ik de transformerende impact van KI-gereedschappen en -frameworks op de optimalisatie en verbetering van software ontwikkeling eerstehand meegemaakt. Deze blog gaat in op de belangrijkste KI-gereedschappen en -frameworks die niet alleen voordelig zijn, maar essentieel voor de huidige software engineers.…

In de huidige digitale tijdperk, de verspreiding van Deepfake-technologie en stemmen phishing (vishing) tactieken biedt een aanzienlijke uitdaging aan de authenticiteit en veiligheid van digitale communicatie. Deepfakes manipuleren audio en video om overtuigende nepcontent te creëren, terwijl vishing stemsimulatie gebruikt om individuen te misleiden in het onthullen van gevoelige informatie. De behoefte om deze bedreigingen accuraat te identificeren en te beperken is van vitaal belang voor het beschermen van individuen en organisaties tegen de mogelijke gevolgen van desinformatie, fraude en…

Een opensource softwarebibliotheek voor kunstmatige intelligentie en machinaal leren wordt aangeduid als TensorFlow. Hoewel het op veel taken kan worden toegepast, krijgen training en inferentie van diepe neurale netwerken speciale aandacht. Google Brain, het bedrijfskundige intelligentieonderzoeksafdeling, heeft TensorFlow ontwikkeld. Sinds de eerste release in 2015 is het uitgegroeid tot een van de meest gebruikte bibliotheken voor machinaal leren wereldwijd. Python, C++ en Java zijn slechts enkele van de programmeertalen waar TensorFlow beschikbaar is. Bovendien werkt het met verschillende besturingssystemen, waaronder…

Dit artikel is een fragment uit mijn boek TinyML Cookbook, Tweede Editie. Je kunt de code die in het artikel wordt gebruikt vinden hier. Voorbereiding Het toepassingsontwerp dat we in dit artikel zullen maken, heeft als doel om continu een 1-seconden audio clip te registreren en de modelinferentie uit te voeren, zoals weergegeven in de volgende afbeelding: Figuur 1: Opnames en verwerkingstaken die sequentieel worden uitgevoerd Uit de taakuitvoeringstijdlijn die wordt weergegeven in de bovenstaande afbeelding, kun je zien dat…

De berekening van de norm van vectoren is essentieel in zowel kunstmatige intelligentie als kwantumcomputatie voor taken zoals kenmerk schalen, regularisatie, afstandsmetrieken, convergentiecriterium, het representeren van kwantumtoestanden, het garanderen van de unitariteit van operaties, foutcorrectie en het ontwerpen van kwantumalgoritmes en -circuits. U zult leren hoe u de Euclidische (norm/afstand), ook bekend als de L2-norm, van een enkeldimensionale (1D) tensor in Python bibliotheken zoals NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow, en PyTorch kunt berekenen. Begrijp Norm vs Afstand Voordat we beginnen, laten…