TensorFlow Lite ile Cihaz Tabanlı Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi modellerinin mobil ve kenar cihazlarında çalıştırılması, bataryayı boşaltmadan yüksek performansı sağlamak için özel teknikler gerektirir. masaüstü sınıfı modellerden kaynak kısıtlı donanıma geçiş, çağdaş geliştiriciler için hayati bir beceridir. Bu kursta, TensorFlow Lite'nin temellerini doğrudan iOS ve Android platformlarında makine öğrenimi modellerini uyarlamak, iyileştirmek ve çalıştırmak için öğreneceksiniz. Model boyutlarını küçültmenin yanı sıra doğruluğu koruyarak, tamamen çevrimdışı çalışan yanıt veren, gizlilik odaklı mobil uygulamalar oluşturmanızı sağlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - TensorFlow Lite'nin çekirdek mimarisini ve cihaz üzerindeki makine öğrenimi çalışma akışını anlayın - Standart TensorFlow modellerini optimizasyonlu düz ara bellek biçimine dönüştürün - Model boyutunu önemli ölçüde azaltmak ve çıkarımı hızlandırmak için eğitim sonrası kuantumlama tekniklerini uygulayın - Temiz API şablonları kullanarak optimize edilmiş modelleri Android ve iOS uygulamalarına entegre edin - Mobil GPU'lar ve sinirsel işlem birimlerini kullanmak için donanım delegesini ayarlayın - Cihaz üzerinde yürütülmesi sırasında bellek ve pil tüketimini yönetmek için en iyi uygulamaları uygulayın Kurs, kenar hesaplama ve model dönüşümü temel kavramlarıyla başlar, ardından her iki ana mobil işletim sistemi için adım adım yazılı uygulamalar yoluyla size rehberlik eder. Bu kurs, modellerini mobil cihazlara getirmek isteyen yazılım geliştiricileri ve umut vadeden makine öğrenimi mühendisi için tasarlanmıştır. Cihaz tabanlı kısıtlamalar ve terminolojinin mutlak temelleriyle başladığımız için önceden mobil geliştirme veya ileri donanım deneyimi gerekmez. Makine öğrenimi teorisi ve gerçek dünya mobil dağıtımı arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.