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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.
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.
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.
Das jeweilige Modell wird innerhalb eines der gängigen ML-Frameworks, wie z. B. MATLAB oder TensorFlow, trainiert und anschließend über das standardisierte Austauschformat ONNX (Open Neural Network Exchange) zur Beschreibung von trainierten Modellen in die TwinCAT-Runtime importiert.
The models to be learned are trained in an ML framework, such as MATLAB or TensorFlow, and then imported into the TwinCAT runtime via the Open Neural Network Exchange Format (ONNX), a standardised data exchange format used to describe trained models.
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