Kion signifas krei algoritmojn, kiuj lernas surbaze de datumoj, antaŭdiras kaj faras decidojn?
Krei algoritmojn, kiuj lernas surbaze de datumoj, antaŭdiras rezultojn kaj faras decidojn, estas la kerno de maŝinlernado en la kampo de artefarita inteligenteco. Ĉi tiu procezo implikas trejni modelojn uzante datenojn kaj permesante al ili ĝeneraligi ŝablonojn kaj fari precizajn prognozojn aŭ decidojn pri novaj, neviditaj datumoj. En la kunteksto de Google Cloud Machine
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale
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
Kio estas la ĉefaj elektoj por servi eksportitan modelon en produktado?
Kiam temas pri servado de eksportita modelo en produktado en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning kaj Serverless antaŭdiroj je skalo, ekzistas pluraj ĉefaj elektoj disponeblaj. Ĉi tiuj opcioj provizas malsamajn alirojn por disfaldi kaj servi maŝinlernajn modelojn, ĉiu kun siaj propraj avantaĝoj kaj konsideroj.