Ano ang mga hakbang na kasama sa paggamit ng serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine?
Ang proseso ng paggamit ng serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine ay nagsasangkot ng ilang hakbang na nagbibigay-daan sa mga user na mag-deploy at gumamit ng mga modelo ng machine learning para sa paggawa ng mga hula sa sukat. Ang serbisyong ito, na bahagi ng Google Cloud AI platform, ay nag-aalok ng walang server na solusyon para sa pagpapatakbo ng mga hula sa mga sinanay na modelo, na nagpapahintulot sa mga user na tumuon sa
Ano ang mga pangunahing opsyon para sa paghahatid ng na-export na modelo sa produksyon?
Pagdating sa paghahatid ng na-export na modelo sa produksyon sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning at Serverless na mga hula sa sukat, mayroong ilang pangunahing opsyon na available. Nagbibigay ang mga opsyong ito ng iba't ibang diskarte sa pag-deploy at paghahatid ng mga modelo ng machine learning, bawat isa ay may sariling mga pakinabang at pagsasaalang-alang.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang ginagawa ng function na "export_savedmodel" sa TensorFlow?
Ang function na "export_savedmodel" sa TensorFlow ay isang mahalagang tool para sa pag-export ng mga sinanay na modelo sa isang format na madaling i-deploy at magamit para sa paggawa ng mga hula. Binibigyang-daan ng function na ito ang mga user na i-save ang kanilang mga modelo ng TensorFlow, kabilang ang parehong arkitektura ng modelo at ang mga natutunang parameter, sa isang standardized na format na tinatawag na SavedModel. Ang format na SavedModel ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano tayo makakalikha ng isang static na modelo para sa paghahatid ng mga hula sa TensorFlow?
Para gumawa ng static na modelo para sa paghahatid ng mga hula sa TensorFlow, may ilang hakbang na maaari mong sundin. Ang TensorFlow ay isang open-source machine learning framework na binuo ng Google na nagbibigay-daan sa iyong bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang mahusay. Sa pamamagitan ng paglikha ng isang static na modelo, maaari kang maghatid ng mga hula sa sukat nang hindi nangangailangan ng real-time na pagsasanay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng Cloud Machine Learning Engine ng Google sa paghahatid ng mga hula sa sukat?
Ang layunin ng Cloud Machine Learning Engine ng Google sa paghahatid ng mga hula sa sukat ay magbigay ng malakas at nasusukat na imprastraktura para sa pag-deploy at paghahatid ng mga modelo ng machine learning. Ang platform na ito ay nagbibigay-daan sa mga user na madaling sanayin at i-deploy ang kanilang mga modelo, at pagkatapos ay gumawa ng mga hula sa malaking halaga ng data sa real-time. Isa sa mga pangunahing bentahe
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan, Pagsusuri sa pagsusulit