Kio estas la ML-specifaj konsideroj dum disvolvado de ML-aplikaĵo?
Dum evoluigado de maŝinlernado (ML) aplikaĵo, ekzistas pluraj ML-specifaj konsideroj kiuj devas esti konsiderataj. Ĉi tiuj konsideroj estas decidaj por certigi la efikecon, efikecon kaj fidindecon de la ML-modelo. En ĉi tiu respondo, ni diskutos kelkajn el la ŝlosilaj ML-specifaj konsideroj, kiujn programistoj devas memori kiam
Kio estas la celo de TensorFlow Extended (TFX) kadro?
La celo de TensorFlow Extended (TFX) kadro estas disponigi ampleksan kaj skaleblan platformon por la evoluo kaj deplojo de maŝinlernado (ML) modeloj en produktado. TFX estas specife desegnita por trakti la defiojn alfrontatajn de ML-praktikistoj dum transiro de esplorado al deplojo, provizante aron da iloj kaj plej bonaj praktikoj por
Kio estas la paŝoj implikitaj en kreado de grafeo reguligita modelo?
Krei grafean reguligitan modelon implikas plurajn paŝojn, kiuj estas esencaj por trejnado de maŝinlernado-modelo uzante sintezitajn grafeojn. Ĉi tiu procezo kombinas la potencon de neŭralaj retoj kun grafeaj reguligteknikoj por plibonigi la efikecon kaj ĝeneraligajn kapablojn de la modelo. En ĉi tiu respondo, ni diskutos ĉiun paŝon detale, provizante ampleksan klarigon pri
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Neŭrala Strukturita Lernado kun TensorFlow, Trejnado kun sintezitaj grafikaĵoj, Ekzamena revizio
Kio estas la avantaĝoj de uzado de Cloud ML Engine por trejni kaj servi maŝinlernajn modelojn?
Cloud ML Engine estas potenca ilo provizita de Google Cloud Platform (GCP), kiu ofertas gamon da avantaĝoj por trejnado kaj servado de maŝinlernado (ML) modeloj. Utiligante la kapablojn de Cloud ML Engine, uzantoj povas utiligi skaleblan kaj administritan medion, kiu simpligas la procezon de konstruado, trejnado kaj deplojado de ML.
Kiel AI Platform Pipelines utiligas antaŭkonstruitajn TFX-komponentojn por plifaciligi la maŝinlernadon?
AI Platform Pipelines estas potenca ilo provizita de Google Cloud, kiu utiligas antaŭkonstruitajn TFX-komponentojn por plifaciligi la maŝinlernadon. TFX, kiu signifas TensorFlow Extended, estas fin-al-fina platformo por konstrui kaj deploji produktadpretajn maŝinlernajn modelojn. Uzante TFX-komponentojn ene de AI Platform Pipelines, programistoj kaj datumsciencistoj povas simpligi kaj
Kiel Kubeflow ebligas facilan kundividon kaj deplojon de trejnitaj modeloj?
Kubeflow, malfermfonta platformo, faciligas la senjuntan kundividon kaj deplojon de trejnitaj modeloj utiligante la potencon de Kubernetes por administri konteneritajn aplikojn. Kun Kubeflow, uzantoj povas facile paki siajn maŝinlernajn (ML) modelojn, kune kun la necesaj dependecoj, en ujojn. Tiuj ujoj tiam povas esti dividitaj kaj deplojitaj tra malsamaj medioj, igante ĝin oportuna
Kio estas la sep paŝoj implikitaj en la maŝinlernada laborfluo?
La laborfluo de maŝinlernado konsistas el sep esencaj paŝoj, kiuj gvidas la evoluon kaj disfaldiĝon de maŝinlernado-modeloj. Ĉi tiuj paŝoj estas decidaj por certigi la precizecon, efikecon kaj fidindecon de la modeloj. En ĉi tiu respondo, ni esploros ĉiun el ĉi tiuj paŝoj detale, provizante ampleksan komprenon de la maŝinlernada laborfluo. Paŝo
Kio estas la paŝoj implikitaj en uzado de la prognoza servo de Google Cloud Machine Learning Engine?
La procezo de uzado de la prognoza servo de Google Cloud Machine Learning Engine implikas plurajn paŝojn, kiuj ebligas al uzantoj deploji kaj utiligi maŝinlernajn modelojn por fari prognozojn laŭskale. Ĉi tiu servo, kiu estas parto de la platformo Google Cloud AI, ofertas senservilan solvon por ruli prognozojn pri trejnitaj modeloj, permesante al uzantoj koncentriĝi pri
Kion faras la funkcio "export_savedmodel" en TensorFlow?
La funkcio "export_savedmodel" en TensorFlow estas decida ilo por eksporti trejnitajn modelojn en formato kiu povas esti facile deplojita kaj uzata por fari prognozojn. Tiu funkcio permesas al uzantoj konservi siajn TensorFlow-modelojn, inkluzive de kaj la modelarkitekturo kaj la lernitaj parametroj, en normigita formato nomita la SavedModel. La SavedModel-formato estas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale, Ekzamena revizio
Kio estas la ŝlosilaj paŝoj implikitaj en la procezo labori kun maŝina lernado?
Labori kun maŝinlernado implikas serion de ŝlosilaj paŝoj, kiuj estas decidaj por la sukcesa disvolviĝo kaj deplojo de maŝinlernado-modeloj. Tiuj ŝtupoj povas esti larĝe klasifikitaj en datumkolekton kaj antaŭprilaboradon, modelelekton kaj trejnadon, modeltaksadon kaj validumon, kaj modeldeplojon kaj monitoradon. Ĉiu paŝo ludas esencan rolon en la
- 1
- 2