Vad innebär det att skapa algoritmer som lär sig baserat på data, förutsäger och fattar beslut?
Att skapa algoritmer som lär sig baserat på data, förutsäger resultat och fattar beslut är kärnan i maskininlärning inom området artificiell intelligens. Denna process involverar träning av modeller som använder data och låter dem generalisera mönster och göra korrekta förutsägelser eller beslut om nya, osynliga data. I samband med Google Cloud Machine
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Serverlösa förutsägelser i stor skala
Vilka är stegen för att använda Google Cloud Machine Learning Engines förutsägelsetjänst?
Processen att använda Google Cloud Machine Learning Engines förutsägelsetjänst innefattar flera steg som gör det möjligt för användare att distribuera och använda maskininlärningsmodeller för att göra förutsägelser i stor skala. Den här tjänsten, som är en del av Google Cloud AI-plattformen, erbjuder en serverlös lösning för att köra förutsägelser på utbildade modeller, vilket gör att användarna kan fokusera på
Vilka är de primära alternativen för att betjäna en exporterad modell i produktion?
När det gäller att betjäna en exporterad modell i produktion inom området artificiell intelligens, specifikt i samband med Google Cloud Machine Learning och serverlösa förutsägelser i stor skala, finns det flera primära alternativ tillgängliga. Dessa alternativ ger olika tillvägagångssätt för att implementera och betjäna maskininlärningsmodeller, var och en med sina egna fördelar och överväganden.