Tensortport 기계 학습 플랫폼 및 분류
현재 시나리오에서 모든 것이 쉬울 때 프로젝트를 완료하기 위해 많은 양의 데이터 세트를 처리하는 이유는 무엇입니까? 머신러닝 개념은 AI 분야에서 파생됐다. 패턴인식과 컴퓨터학습을 기반으로 합니다 런닝머신.
기계 학습 분류:
지도 학습: 입력과 출력 간의 쌍 대 쌍 관계가 포함됩니다.
비지도 학습: 이 경우 출력은 입력의 동적 조건에 따라 달라집니다.
강화 학습: 이 경우 소프트웨어는 출력을 높이기 위해 환경에 대한 조치를 취합니다.
분산 기계 학습은 다중 노드 플랫폼입니다. 여기에는 여러 알고리즘이 포함되어 있으며 성능과 정확성을 향상하고 입력 데이터 수를 늘리는 데 도움이 되는 시스템을 개발합니다. 빅데이터 개념은 분산 학습의 새로운 플랫폼을 열었습니다. 분산 학습 시스템은 높은 수준의 복잡성을 요구하기 때문에 설계하기가 어렵습니다.
오늘날 사용할 수 있는 머신러닝 플랫폼은 다양합니다. 그러나 가장 정교한 것을 원한다면 TensorPort가 가장 좋습니다. 이 플랫폼을 설정하는 번거로움 없이 TensorFlow 프로젝트를 쉽게 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 성능을 향상시키고 다루기 쉽게 만드는 데 사용되는 분산형 기계 학습 플랫폼 입니다 .
TensorPort의 흥미로운 기능:
TensorPort는 최고 수준에서 수많은 실험을 실행하고 있습니다. 테라바이트 규모의 데이터를 처리합니다. 다중 병렬 컴퓨팅 노드를 다루는 플랫폼입니다.