Ką reiškia kurti algoritmus, kurie mokosi remiantis duomenimis, prognozuoja ir priima sprendimus?
Sukurti algoritmus, kurie mokosi remiantis duomenimis, prognozuoja rezultatus ir priima sprendimus, yra mašininio mokymosi dirbtinio intelekto srityje pagrindas. Šis procesas apima modelių mokymą, naudojant duomenis ir leidžiant jiems apibendrinti modelius ir tiksliai prognozuoti ar priimti sprendimus dėl naujų, nematytų duomenų. „Google Cloud Machine“ kontekste
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Serverio prognozės masto
Kokius veiksmus reikia atlikti naudojant „Google Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslaugą?
„Google Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslaugos naudojimo procesas apima kelis veiksmus, leidžiančius naudotojams įdiegti ir naudoti mašininio mokymosi modelius, kad galėtų prognozuoti dideliu mastu. Ši paslauga, kuri yra „Google Cloud AI“ platformos dalis, siūlo be serverio sprendimą, leidžiantį atlikti prognozes apmokytuose modeliuose, todėl vartotojai gali sutelkti dėmesį į
Kokios yra pagrindinės galimybės aptarnauti eksportuojamą modelį gamyboje?
Kalbant apie eksportuoto modelio aptarnavimą gamyboje dirbtinio intelekto srityje, ypač atsižvelgiant į „Google“ debesies mašinų mokymąsi ir prognozes be serverio, yra keletas pagrindinių galimų parinkčių. Šios parinktys siūlo skirtingus mašininio mokymosi modelių diegimo ir aptarnavimo būdus, kurių kiekvienas turi savo privalumų ir aspektų.