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
- 1
- 2