Ko nozīmē izveidot algoritmus, kas mācās, pamatojoties uz datiem, prognozē un pieņem lēmumus?
Mašīnmācības pamatā mākslīgā intelekta jomā ir tādu algoritmu izveide, kas mācās, pamatojoties uz datiem, prognozē rezultātus un pieņem lēmumus. Šis process ietver modeļu apmācību, izmantojot datus un ļaujot tiem vispārināt modeļus un veikt precīzas prognozes vai lēmumus par jauniem, neredzētiem datiem. Google Cloud Machine kontekstā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Kādas darbības jāveic, izmantojot Google Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojumu?
Google Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojuma izmantošanas process ietver vairākas darbības, kas lietotājiem ļauj izvietot un izmantot mašīnmācīšanās modeļus, lai veiktu plaša mēroga prognozes. Šis pakalpojums, kas ir daļa no Google Cloud AI platformas, piedāvā bezservera risinājumu prognožu veikšanai apmācītos modeļos, ļaujot lietotājiem koncentrēties uz
Kādas ir primārās iespējas eksportēta modeļa apkalpošanai ražošanā?
Ja runa ir par eksportēta modeļa apkalpošanu ražošanā mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši saistībā ar Google mākoņa mašīnmācīšanos un bezserveru prognozēm plašā mērogā, ir pieejamas vairākas primārās iespējas. Šīs opcijas nodrošina dažādas pieejas mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai un apkalpošanai, un katrai no tām ir savas priekšrocības un apsvērumi.