Kaj pomeni ustvariti algoritme, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo in sprejemajo odločitve?
Ustvarjanje algoritmov, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo rezultate in sprejemajo odločitve, je jedro strojnega učenja na področju umetne inteligence. Ta proces vključuje usposabljanje modelov z uporabo podatkov in jim omogoča posploševanje vzorcev ter sprejemanje natančnih napovedi ali odločitev na podlagi novih, še nevidenih podatkov. V kontekstu Google Cloud Machine
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kakšni so koraki pri uporabi storitve predvidevanja Google Cloud Machine Learning Engine?
Postopek uporabe storitve napovedovanja mehanizma Google Cloud Machine Learning Engine vključuje več korakov, ki uporabnikom omogočajo uvajanje in uporabo modelov strojnega učenja za napovedovanje v velikem obsegu. Ta storitev, ki je del platforme Google Cloud AI, ponuja brezstrežniško rešitev za izvajanje napovedi na usposobljenih modelih, kar uporabnikom omogoča, da se osredotočijo na
Katere so glavne možnosti za serviranje izvoženega modela v proizvodnji?
Ko gre za strežbo izvoženemu modelu v proizvodnji na področju umetne inteligence, zlasti v kontekstu Google Cloud Machine Learning in napovedi brez strežnikov v velikem obsegu, je na voljo več primarnih možnosti. Te možnosti zagotavljajo različne pristope k uvajanju in streženju modelov strojnega učenja, vsaka s svojimi prednostmi in vidiki.