როგორ შეიძლება დაიწყოს AI მოდელების შექმნა Google Cloud-ში სერვერის გარეშე პროგნოზირებისთვის მასშტაბური?
იმისათვის, რომ დაიწყოთ ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელების შექმნის გზა, Google Cloud Machine Learning-ის გამოყენებით, სერვერის გარეშე პროგნოზირებისთვის, თქვენ უნდა დაიცვას სტრუქტურირებული მიდგომა, რომელიც მოიცავს რამდენიმე საკვანძო საფეხურს. ეს ნაბიჯები მოიცავს მანქანური სწავლის საფუძვლების გააზრებას, Google Cloud-ის AI სერვისების გაცნობას, განვითარების გარემოს შექმნას, მომზადებას და
რა როლი აქვს pyenv-ს ვირტუალური და ანაკონდა გარემოს მართვაში?
Pyenv არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც გადამწყვეტ როლს ასრულებს ვირტუალური გარემოსა და ანაკონდას გარემოს მართვაში ხელოვნური ინტელექტის (AI) განვითარების კონტექსტში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning პლატფორმაში. ის უზრუნველყოფს მოსახერხებელ და ეფექტურ გზას Python-ის სხვადასხვა ვერსიების მართვისთვის, ასევე საჭირო პაკეტებისა და დამოკიდებულებების მართვისთვის.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შემდგომი ნაბიჯები მანქანური სწავლებისთვის, Python პაკეტის მენეჯერის არჩევა, გამოცდის მიმოხილვა