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ML frameworks
ML-Frameworks und open source Softwarebibliotheken sind hierfür geläufige Methoden, die innerhalb des Projektes zum Einsatz kommen werden.
ML frameworks and open source software libraries are common methods that will be used within the project.
Außerdem wird es ihnen ermöglichen, ML-Frameworks wie scikit-learn zu verwenden, um ihre eigenen sehr einfachen Modelle zu entwickeln und zu trainieren.
Also, it is going to allow them to use ML frameworks like scikit-learn to develop and train their own very simple models.
Die mit drei Tagen angesetzte Veranstaltung besteht aus Vorträgen (Vermittlung von Hintergrundwissen und Präsentation von Anwendungsbeispielen), praktischen Übungen (Kontakt mit den Daten, Ausprobieren von Klassifikationsverfahren, Einsatz von Tools und ML-Frameworks) sowie Expertendiskussionen (Erfahrungen aus der Industrie).
The three-day event consists of lectures (background knowledge and presentation of application examples), practical exercises (contact with the data, trying out classification methods, using tools and ML frameworks) and expert discussions (industry experience).
Alle Images enthalten vorinstallierte zentrale ML-Frameworks und -Tools, die sofort für Instanzen mit GPUs verwendet werden können, um Ihre Datenverarbeitungsaufgaben zu beschleunigen.
All images come with key ML frameworks and tools pre-installed, and can be used out of the box on instances with GPUs to accelerate your data processing tasks.
Durch vorkonfigurierte Runtimes für gängige ML-Frameworks und Zielgeräte wie dem Nvidia Jetson TX2-Board bietet Ihnen AWS IoT Greengrass zudem Zugriff auf Hardwarebeschleuniger wie GPUs auf Ihren Geräten.
AWS IoT Greengrass also gives you access to hardware accelerators, such as GPUs on your devices, by supplying pre-built runtimes for the common ML frameworks and target devices, such as the Nvidia Jetson TX2 board.
Mit dem als Open Source verfügbaren TensorFlow SDK oder anderen unterstützten ML-Frameworks lassen sich Modelle lokal anhand von Beispieldatasets trainieren, mit der Google Cloud Platform ist das Trainieren auch im großen Maßstab möglich.
Use the open source TensorFlow SDK or other supported ML frameworks to train models locally on sample datasets, and use the Google Cloud Platform for training at scale.
Sie können Compute Engine-Instanzen starten, die mit gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn vorinstalliert sind.
You can launch Compute Engine instances pre-installed with popular ML frameworks like TensorFlow, PyTorch, or scikit-learn.
Darüber hinaus haben Sie damit die Möglichkeit, mit benutzerdefinierten Containern Trainingsjobs mit anderen ML-Frameworks auszuführen.
Die Funktionalität vereinfacht die einzelnen Schritte bei der Bereitstellung von ML. Dazu zählen der Zugriff auf ML-Modelle, das Bereitstellen von Modellen für Geräte, das Erstellen und zur Verfügung stellen von ML-Frameworks, das Generieren von Inferenz-Apps und das Einsetzen von Accelerators wie GPUs und FPGAs.
The capability simplifies each step of deploying ML, including accessing ML models, deploying models to devices, building and deploying ML frameworks, creating inference apps, and utilizing on device accelerators such as GPUs and FPGAs.
Modelle in der AI Platform mit benutzerdefinierten Containern trainieren, um die Auswahl des ML-Frameworks und anderer Abhängigkeiten festzulegen.
Train models on AI Platform using custom containers to specify your choice of ML framework and other dependencies.
AWS unterstützt alle großen ML-Frameworks, darunter Apache MXNET, TensorFlow und Caffe2, damit Sie jedes gewünschte Modell verwenden oder entwickeln können.
AWS supports all the major machine learning frameworks, including Apache MXNet, TensorFlow, and Caffe2 so that you can bring or develop any model you choose.
Für die Zukunft hofft das Vertex. AI-Team, PlaidML anhand dieses Ansatzes kompatibler gegenüber den gängigen ML-Frameworks, wie TensorFlow oder PyTorch, machen zu können.
In the future, the Vertex.AI team hopes to take this approach to make PlaidML more compatible with popular ML frameworks like TensorFlow and PyTorch.
Kinesis Video Streams stellt eine Bibliothek zur Integration von ML-Frameworks bereit, wie beispielsweise Apache MxNet, TensorFlow und OpenCV mit Videostreams, um Machine Learning-Anwendungen erstellen zu können.
Kinesis Video Streams provides a library to integrate ML frameworks such as Apache MxNet, TensorFlow, and OpenCV with video streams to build machine learning applications.
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