Које су неке апликације ТПУ В1 у Гоогле услугама?
Тенсор Процессинг Унитс (ТПУ) су прилагођена интегрисана кола (АСИЦ) која су специфична за апликације које је развио Гоогле да би убрзао радна оптерећења машинског учења. ТПУ В1, такође познат као „Гоогле Цлоуд ТПУ“, била је прва генерација ТПУ-а коју је објавио Гоогле. Посебно је дизајниран да побољша перформансе модела машинског учења и побољша ефикасност процеса обуке и закључивања.
ТПУ В1 је пронашао неколико примена у разним Гоогле сервисима, пре свега у области вештачке интелигенције. Неке од кључних апликација ТПУ В1 у Гоогле услугама су следеће:
1. Гоогле претрага: ТПУ-ови играју важну улогу у побољшању искуства претраживања омогућавајући брже и прецизније резултате претраге. Они помажу у разумевању упита на природном језику, рангирању резултата претраге и повећању опште релевантности претраге.
2. Гоогле преводилац: ТПУ-ови су били инструментални у побољшању преводилачких могућности Гоогле преводиоца. Они омогућавају бржи и прецизнији превод побољшавајући основне моделе машинског учења који се користе за превод језика.
3. Гоогле фотографије: ТПУ се користе у Гоогле фотографијама да би се побољшале могућности препознавања слика и откривања објеката. Омогућавају бржу обраду слика, омогућавајући корисницима да ефикасније претражују и организују своје фотографије.
4. Гоогле помоћник: ТПУ-ови покрећу алгоритме машинског учења иза Гоогле помоћника, омогућавајући му да разуме и ефикасније одговара на корисничке упите. Они помажу у обради природног језика, препознавању говора и задацима генерисања језика.
5. Гоогле Цлоуд платформа: ТПУ-ови су доступни на Гоогле Цлоуд Платформ-у (ГЦП) као услуга, омогућавајући програмерима и научницима за податке да искористе моћ ТПУ-а за своја оптерећења машинског учења. Ово укључује обуку и примену модела у великом обиму, смањење времена обуке и побољшање перформанси закључивања.
6. Гоогле ДеепМинд: ТПУ је у великој мери користио Гоогле ДеепМинд, организација за истраживање вештачке интелигенције, за обуку и примену сложених модела дубоког учења. Они су били инструментални у постизању открића у областима као што су учење уз помоћ и разумевање природног језика.
7. Гоогле Браин: ТПУ-ове је користио Гоогле Браин, други истраживачки тим за вештачку интелигенцију у Гоогле-у, за различите истраживачке пројекте и експерименте. Они су помогли у обуци великих неуронских мрежа, убрзању истраживања дубоког учења и унапређењу области вештачке интелигенције.
Ово је само неколико примера како је ТПУ В1 примењен у Гоогле услугама. Рачунарске способности високих перформанси ТПУ В1 и оптимизована архитектура значајно су побољшали ефикасност и брзину задатака машинског учења у различитим доменима.
ТПУ В1 је пронашао широку примену у Гоогле услугама, у распону од претраге и превода до препознавања слика и виртуелних помоћника. Његов моћан хардвер и специјализовани дизајн револуционирали су област машинског учења, омогућавајући брже и прецизније услуге вођене вештачком интелигенцијом.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Колико је обично потребно да се науче основе машинског учења?
- Који алати постоје за КСАИ?
- Како да поставим ограничења на количину података који се прослеђују у тф.Принт да бих избегао генерисање претерано дугих датотека евиденције?
- Како могу/треба да се пријавим за Гоогле Цлоуд у контексту овог курса да бих испробао приказане ствари?
- Шта је машина за вектор подршке?
- Колико је почетнику тешко направити модел који може помоћи у потрази за астероидима?
- Да ли би машинско учење могло да превазиђе пристрасност?
- Шта је регуларизација?
- Да ли постоји тип обуке као модел вештачке интелигенције у коме се истовремено примењују и приступи учењу под надзором и без надзора?
- Како се учење одвија у системима машинског учења без надзора?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг