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DE Ein globales Technologieunternehmen mit Spezialgebiet digitale Medien erzielte 1,5-fach schnellere Trainingszeiten mit DGX-optimiertem TensorFlow im Vergleich zu ihrer eigenen „optimierten“ TensorFlow-Zusatzsoftware

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DE Der Stack umfasst RAPIDS-Bibliotheken für Datenverarbeitung und maschinelles Lernen, NVIDIA-optimierte XGBoost-, TensorFlow-, PyTorch- und andere führende Datenwissenschaftssoftware

• Stack umfasst RAPIDS-Bibliotheken
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• NVIDIA-optimierte XGBoost-
• TensorFlow-
• PyTorch-
• andere führende Datenwissenschaftssoftware

DE RAPIDS rationiert die Vorverarbeitung von tabellarischen Daten auf Grafikprozessoren und stellt eine lückenlose Datenübergabe direkt an alle Frameworks zur Verfügung, die DLPack unterstützen, wie PyTorch, TensorFlow und MxNet

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DE TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen

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DE DataVisiooh verwendet NVIDIA Jetson-Module mit TensorFlow und TensorRT, um Kameras und Sensoren in der Peripherie zu verarbeiten und so Außenwerbung in Echtzeit zu messen.

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DE Nutzen Sie unter anderem TensorFlow, SageMaker, Rekognition und Cognitive Services, um die Komplexität von Open Source zu steuern und innovative Lösungen zu erstellen.  Erfahren Sie mehr darüber oder starten Sie noch heute eine AWS-Instanz.

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DE Klassifizierungs-Maschinelles Lernen Chatbot mit TensorFlow

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DE Linear Regression-Machine Learning mit TensorFlow und Oracle JET UI erklärt

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DE Textklassifizierung mit Deep Neural Network in TensorFlow - Einfache Erklärung

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DE Oracle Storage Cloud mit Tensorflow verwenden

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DE Ermöglichen Sie Ihren Entwicklern eine einfache Nutzung von Streaming-Funktionen und ML-Modellen einschließlich Google TensorFlow innerhalb Ihrer Apps für eine unkomplizierte Implementierung auf extrem kleinen Edge-Geräten

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• innerhalb Ihrer Apps
• kleinen Edge-Geräten

DE Die Images enthalten die erforderlichen Deep-Learning-Framework-Bibliotheken (aktuell TensorFlow und Apache MXNet) und Tools und sind voll getestet

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• Tools
• voll getestet

DE Amazon EC2 P3-Instances unterstützen alle wichtigen Machine Learning-Frameworks, darunter TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Caffe, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Chainer, Theano, Keras, Gluon und Torch

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• Gluon
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DE Zur Leistungsoptimierung mit NVIDIA-GPUs sind in Amazon SageMaker die aktuellen Versionen von TensorFlow und Apache MXNet sowie Unterstützung für CUDA9-Bibliotheken vorkonfiguriert

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DE Nehmen Sie an Online-Kursen wie Imaging Classification with TensorFlow: Radiomik teil und lernen Sie, tiefgreifende Lerntechniken anzuwenden, um den 1p19q-Co-Deletion-Biomarker bei MRT-Bildgebung zu erkennen.

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DE Bild Auto-Tagging — Für Bilder stehen folgende Tag-Anbieter zur Verfügung: TensorFlow, Google Cloud Vision und Microsoft Cognitive.

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DE Tensor bezieht sich sogar auf Googles quelloffenes TensorFlow- Programmierökosystem für maschinelles Lernen

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DE XIAOR - GEEK Unbemannte Autopilot-Maschine Visuelle Nachverfolgung AI Smart Car TensorFlow Geeignet für Raspberry Pi

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DE Machine Learning mit TensorFlow auf der Google Cloud Platform-Spezialisierung : (Kurs – Finanzielle Hilfe verfügbar)

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DE Einige der in diesem Kurs enthaltenen Fähigkeiten sind TensorFlow, Cloud Computing, Inclusive ML, Feature Engineering, Application Programming Interface (API), GCP, Datenbereinigung, Python-Programmierung, Build Input Data Pipeline und Keras.

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• Feature Engineering
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DE Zum Beispiel gestatten AWS TensorFlow-Optimierungen es Modellen, mithilfe stark verbessert GPU-Skalierung bis zu doppelt so schnell zu trainieren.

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DE Jetzt können wir mit AWS Deep Learning Containern die gleiche optimierte und stabile TensorFlow-Umgebung in der gesamten Pipeline nutzen, von der Forschung über Training bis zur Produktion.“

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DE Tensor bezieht sich sogar auf Googles quelloffenes TensorFlow- Programmierökosystem für maschinelles Lernen

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DE Das erste Projekt von NerdWallet, das den neuen Ansatz nutzt, war eine Empfehlungsplattform, die auf TensorFlow basiert

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DE Der Stack umfasst RAPIDS-Bibliotheken für Datenverarbeitung und maschinelles Lernen, NVIDIA-optimierte XGBoost-, TensorFlow-, PyTorch- und andere führende Datenwissenschaftssoftware

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DE Nehmen Sie an Online-Kursen wie Imaging Classification with TensorFlow: Radiomik teil und lernen Sie, tiefgreifende Lerntechniken anzuwenden, um den 1p19q-Co-Deletion-Biomarker bei MRT-Bildgebung zu erkennen.

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DE Viele der Codebeispiele basieren auf dem TensorFlow DL-Framework, dem Framework, das im gedruckten Buch gelehrt wird

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DE Für Leser, die daran interessiert sind, das PyTorch DL-Framework anstelle von (oder zusätzlich zu) TensorFlow zu erlernen, enthält das Repository auch PyTorch-Versionen dieser Beispiele

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DE Die Jupyter-Notebooks enthalten detaillierte Beschreibungen der PyTorch-Konstrukte, auf einer ähnlichen Detailebene, wie TensorFlow im Buch beschrieben wird.

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DE Ermöglichen Sie Ihren Entwicklern eine einfache Nutzung von Streaming-Funktionen und ML-Modellen einschließlich Google TensorFlow innerhalb Ihrer Apps für eine unkomplizierte Implementierung auf extrem kleinen Edge-Geräten

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DE Nutzen Sie unter anderem TensorFlow, SageMaker, Rekognition und Cognitive Services, um die Komplexität von Open Source zu steuern und innovative Lösungen zu erstellen.  Erfahren Sie mehr darüber oder starten Sie noch heute eine AWS-Instanz.

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• Rekognition
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DE RAPIDS rationiert die Vorverarbeitung von tabellarischen Daten auf Grafikprozessoren und stellt eine lückenlose Datenübergabe direkt an alle Frameworks zur Verfügung, die DLPack unterstützen, wie PyTorch, TensorFlow und MxNet

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DE TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen

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DE Interaktive Notebooks für die Verwendung von Apache SparkTM, SQL, Python, Scala, Delta Lake, MLflow, TensorFlow, Keras, Scikit-learn und anderen.

• Verwendung von Apache
• SQL
• Python
• Scala
• Delta Lake
• MLflow
• TensorFlow
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• Scikit-learn

DE TensorFlow ist eine durchgängige Open Source-Plattform für maschinelles Lernen.

DE Weitere Informationen zu TensorFlow

• TensorFlow

DE Lineare Regression –Machinelles Lernen mit TensorFlow und Oracle JET UI erklärt

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• Oracle JET UI

DE Anwendung von maschinellem Lernen – TensorFlow-Chatbot UI mit Oracle JET Custom Component

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DE Verwendung von Oracle Storage Cloud mit Tensorflow

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DE Tensor bezieht sich sogar auf Googles quelloffenes TensorFlow-Ökosystem für maschinelles Lernen

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