რას ნიშნავს ალგორითმების შექმნა, რომლებიც სწავლობენ მონაცემებზე დაყრდნობით, წინასწარმეტყველებენ და იღებენ გადაწყვეტილებებს?
ალგორითმების შექმნა, რომლებიც სწავლობენ მონაცემებზე დაყრდნობით, წინასწარმეტყველებენ შედეგებს და იღებენ გადაწყვეტილებებს, არის ხელოვნური ინტელექტის სფეროში მანქანური სწავლების საფუძველი. ეს პროცესი მოიცავს ტრენინგის მოდელებს მონაცემების გამოყენებით და საშუალებას აძლევს მათ განაზოგადონ შაბლონები და მიიღონ ზუსტი პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები ახალ, უხილავ მონაცემებზე. Google Cloud Machine-ის კონტექსტში
რა ნაბიჯებს მოიცავს Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენება?
Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენების პროცესი მოიცავს რამდენიმე საფეხურს, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს განათავსონ და გამოიყენონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები მასშტაბური პროგნოზების გასაკეთებლად. ეს სერვისი, რომელიც არის Google Cloud AI პლატფორმის ნაწილი, სთავაზობს სერვერის გადაწყვეტას გაწვრთნილ მოდელებზე პროგნოზების გასაშვებად, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ
რა არის ძირითადი ვარიანტები ექსპორტირებული მოდელის წარმოებაში მომსახურებისთვის?
როდესაც საქმე ეხება ექსპორტირებული მოდელის მომსახურებას წარმოებაში ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის და სერვერის მასშტაბური პროგნოზების კონტექსტში, არსებობს რამდენიმე ძირითადი ვარიანტი. ეს ვარიანტები გვთავაზობს განსხვავებულ მიდგომებს მანქანათმცოდნეობის მოდელების დანერგვისა და მომსახურებისთვის, თითოეულს აქვს საკუთარი უპირატესობები და მოსაზრებები.