That's a pretty bumpy translation.
- Programmierkenntnisse: Gebäude ML - Modelle geht es um viel mehr als nur das Wissen ML Konzepte-es erfordert , um die Codierung der Datenverwaltung, Parameter - Tuning zu tun, und die Ergebnisse benötigt , um Test - Parsing und optimieren Sie Ihr Modell.
- Mathematik und Statistik: ML ein Mathe schwere Disziplin, also , wenn Sie planen , ML - Modelle zu ändern oder von Grund auf neu, Vertrautheit mit den zugrunde liegenden mathematische Konzepte zu bauen ist von entscheidender Bedeutung für den Prozess.
- ML - Theorie: die Grundlagen der ML - Theorie weiß , werden Sie ein Fundament aufbauen, und helfen Sie beheben , wenn etwas schief geht.
- Erstellen Sie Ihre eigenen Projekte: Erste praktische Erfahrung mit ML der beste Weg ist , Ihr Wissen auf die Probe zu stellen, also nicht in früh mit einem einfach zu tauchen Angst, colab oder Tutorial etwas Übung zu bekommen.
Imagine the algorithms that suddenly will become feasible in real time for this beast
I would. I can imagine none that is not AI.
So, which?
Everything that involves convolution is implementable on TPUs.
Other algorithms too, check out some science on the subject:
https://arxiv.org/abs/2107.05473
Yup, supply chain problems are tough for everyone this year, even Google.
The fact that PJRC has shipped any Teensy 4.0 & 4.1 in 2022 is a result of an pretty incredible amount of mostly invisible behind-the-scenes work, including several minor PCB revs to use alternate parts. Even then, the net result is meeting only about half of the total demand where the products are briefly in stock, then unavailable again, over and over...