Co to znaczy tworzyć algorytmy, które uczą się na podstawie danych, przewidują i podejmują decyzje?
Tworzenie algorytmów, które uczą się na podstawie danych, przewidują wyniki i podejmują decyzje, leży u podstaw uczenia maszynowego w dziedzinie sztucznej inteligencji. Proces ten polega na szkoleniu modeli przy użyciu danych i umożliwieniu im uogólniania wzorców oraz dokonywania dokładnych przewidywań lub decyzji na podstawie nowych, niewidocznych danych. W kontekście Google Cloud Machine
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, Bezserwerowe prognozy na dużą skalę
Jakie są kroki związane z korzystaniem z usługi prognozowania Google Cloud Machine Learning Engine?
Proces korzystania z usługi prognozowania Google Cloud Machine Learning Engine obejmuje kilka kroków, które umożliwiają użytkownikom wdrażanie i wykorzystywanie modeli uczenia maszynowego do tworzenia prognoz na dużą skalę. Ta usługa, która jest częścią platformy Google Cloud AI, oferuje bezserwerowe rozwiązanie do uruchamiania prognoz na wyszkolonych modelach, pozwalając użytkownikom skupić się na
Jakie są główne opcje obsługi wyeksportowanego modelu w środowisku produkcyjnym?
Jeśli chodzi o obsługę wyeksportowanego modelu w środowisku produkcyjnym w obszarze sztucznej inteligencji, w szczególności w kontekście prognoz Google Cloud Machine Learning i Serverless na dużą skalę, dostępnych jest kilka podstawowych opcji. Te opcje zapewniają różne podejścia do wdrażania i obsługi modeli uczenia maszynowego, z których każdy ma własne zalety i uwagi.