Що означає створювати алгоритми, які навчаються на основі даних, прогнозують і приймають рішення?
Створення алгоритмів, які навчаються на основі даних, прогнозують результати та приймають рішення, є основою машинного навчання у сфері штучного інтелекту. Цей процес передбачає навчання моделей, які використовують дані та дозволяють їм узагальнювати закономірності та робити точні прогнози або приймати рішення на основі нових, невідомих даних. У контексті Google Cloud Machine
Які етапи використання служби прогнозування Google Cloud Machine Learning Engine?
Процес використання служби прогнозування Google Cloud Machine Learning Engine включає кілька етапів, які дозволяють користувачам розгортати та використовувати моделі машинного навчання для створення прогнозів у масштабі. Цей сервіс, який є частиною платформи Google Cloud AI, пропонує безсерверне рішення для виконання прогнозів на навчених моделях, дозволяючи користувачам зосередитися на
Які основні варіанти обслуговування експортованої моделі у виробництво?
Коли справа доходить до обслуговування експортованої моделі у виробництві в області штучного інтелекту, зокрема в контексті Google Cloud Machine Learning і безсерверних прогнозів у великому масштабі, є кілька основних доступних варіантів. Ці варіанти пропонують різні підходи до розгортання та обслуговування моделей машинного навчання, кожен із яких має свої переваги та міркування.