TensorFlow Lite के साथ डिवाइस-आधारित मशीन लर्निंग

मोबाइल और एज डिवाइस पर मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए बैटरी खत्म किए बिना उच्च प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए विशेष तकनीकों की आवश्यकता होती है। डेस्कटॉप-ग्रेड मॉडल से संसाधन-सीमित हार्डवेयर में संक्रमण आधुनिक डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है। इस कोर्स में, आप iOS और Android प्लेटफॉर्म पर सीधे मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित, ऑप्टिमाइज़ और निष्पादित करने के लिए TensorFlow Lite की मूल बातों में महारत हासिल करेंगे। आप सटीकता बनाए रखते हुए मॉडल के आकार को कम करना सीखेंगे, जिससे आप पूरी तरह से ऑफ़लाइन चलने वाले प्रतिक्रियाशील, गोपनीयता-केंद्रित मोबाइल एप्लिकेशन बना सकेंगे। आप क्या सीखेंगे: - TensorFlow Lite की मुख्य वास्तुकला और ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को समझें - मानक TensorFlow मॉडल को अनुकूलित flatbuffer प्रारूप में परिवर्तित करें - मॉडल के आकार को नाटकीय रूप से कम करने और अनुमान को तेज करने के लिए प्रशिक्षण के बाद की क्वांटिज़ेशन तकनीकों को लागू करें - स्वच्छ API पैटर्न का उपयोग करके अनुकूलित मॉडल को Android और iOS अनुप्रयोगों में एकीकृत करें - मोबाइल GPUs और neural processing units का लाभ उठाने के लिए हार्डवेयर डेलिगेशन कॉन्फ़िगर करें - ऑन-डिवाइस निष्पादन के दौरान मेमोरी और बैटरी खपत के प्रबंधन के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करें यह कोर्स एज कंप्यूटिंग और मॉडल रूपांतरण की मूलभूत अवधारणाओं से शुरू होता है, फिर आपको दोनों प्रमुख मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए चरण-दर-चरण लिखित कार्यान्वयन के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप विस्तृत कोड उदाहरणों और संरचित अनुकूलन अभ्यासों के माध्यम से मॉडल को अनुकूलित करने का अभ्यास करेंगे। यह कोर्स उन सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और महत्वाकांक्षी मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अपने मॉडल को मोबाइल डिवाइस पर लाना चाहते हैं। किसी पूर्व मोबाइल डेवलपमेंट या उन्नत हार्डवेयर अनुभव की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि हम डिवाइस-आधारित बाधाओं और शब्दावली की बिल्कुल मूल बातों से शुरू करते हैं। मशीन लर्निंग सिद्धांत और वास्तविक दुनिया के मोबाइल परिनियोजन के बीच के अंतर को पाटने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।