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.
რას აკეთებს ფუნქცია "export_savedmodel" TensorFlow-ში?
ფუნქცია "export_savedmodel" TensorFlow-ში არის გადამწყვეტი ინსტრუმენტი გაწვრთნილი მოდელების ექსპორტისთვის ფორმატში, რომელიც შეიძლება ადვილად განლაგდეს და გამოიყენოს პროგნოზების გასაკეთებლად. ეს ფუნქცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეინახონ თავიანთი TensorFlow მოდელები, მოდელის არქიტექტურისა და ნასწავლი პარამეტრების ჩათვლით, სტანდარტიზებულ ფორმატში, სახელწოდებით SavedModel. SavedModel ფორმატი არის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სერვერული პროგნოზები მასშტაბით, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შევქმნათ სტატიკური მოდელი TensorFlow-ში პროგნოზების მომსახურებისთვის?
TensorFlow-ში პროგნოზების სერვისის სტატიკური მოდელის შესაქმნელად, შეგიძლიათ მიყვეთ რამდენიმე საფეხურს. TensorFlow არის Google-ის მიერ შემუშავებული ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ეფექტურად შექმნათ და განათავსოთ მანქანათმცოდნეობის მოდელები. სტატიკური მოდელის შექმნით, შეგიძლიათ პროგნოზების გაკეთება მასშტაბით, რეალურ დროში ვარჯიშის საჭიროების გარეშე
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სერვერული პროგნოზები მასშტაბით, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის Google-ის Cloud Machine Learning Engine-ის დანიშნულება პროგნოზების მასშტაბით?
Google-ის ღრუბლოვანი მანქანათმცოდნეობის ძრავის დანიშნულება მასშტაბური პროგნოზების მოწოდებაში არის მძლავრი და მასშტაბური ინფრასტრუქტურის უზრუნველყოფა მანქანური სწავლების მოდელების განთავსებისა და მომსახურებისთვის. ეს პლატფორმა მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ადვილად მოამზადონ და განათავსონ თავიანთი მოდელები, შემდეგ კი რეალურ დროში გააკეთონ პროგნოზები დიდი რაოდენობით მონაცემებზე. ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა