Kā var sākt veidot AI modeļus pakalpojumā Google Cloud, lai bez servera varētu prognozēt mērogā?
Otrdiena, 19 marts 2024
by JFG
Lai uzsāktu mākslīgā intelekta (AI) modeļu izveidi, izmantojot Google mākoņa mašīnmācīšanos, lai bezservera prognozēm plašā mērogā, ir jāievēro strukturēta pieeja, kas ietver vairākus galvenos soļus. Šīs darbības ietver izpratni par mašīnmācīšanās pamatiem, iepazīšanos ar Google Cloud AI pakalpojumiem, izstrādes vides iestatīšanu, sagatavošanu un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Tagged saskaņā ar:
AI attīstība, Mākslīgais intelekts, Datu sagatavošana, Google mākoņa platforma, Mašīnmācīšanās pamati, Modeļa izvietošana
Kāda ir pyenv loma virtualenv un Anaconda vides pārvaldībā?
Trešdiena, 02 augusts 2023
by EITCA akadēmija
Pyenv ir spēcīgs rīks, kam ir izšķiroša nozīme virtuālo vidi un Anaconda vidi pārvaldībā mākslīgā intelekta (AI) izstrādes kontekstā, jo īpaši Google mākoņa mašīnmācīšanās platformā. Tas nodrošina ērtu un efektīvu veidu, kā pārvaldīt dažādas Python versijas, kā arī saistītās pakotnes un nepieciešamās atkarības.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Python pakotņu pārvaldnieka izvēle, Eksāmenu apskats
Tagged saskaņā ar:
AI attīstība, Anaconda, Mākslīgais intelekts, Pjenvs, Python versijas, Virtuālā vide