Што значыць ствараць алгарытмы, якія вучацца на аснове даных, прагназуюць і прымаюць рашэнні?
Стварэнне алгарытмаў, якія навучаюцца на аснове даных, прагназуюць вынікі і прымаюць рашэнні, ляжыць у аснове машыннага навучання ў галіне штучнага інтэлекту. Гэты працэс уключае навучанне мадэляў з выкарыстаннем даных і дазваляе ім абагульняць заканамернасці і рабіць дакладныя прагнозы або рашэнні на аснове новых, нябачных даных. У кантэксце Google Cloud Machine
Якія крокі неабходна выканаць пры выкарыстанні службы прагназавання Google Cloud Machine Learning Engine?
Працэс выкарыстання службы прагназавання Google Cloud Machine Learning Engine ўключае ў сябе некалькі этапаў, якія дазваляюць карыстальнікам разгортваць і выкарыстоўваць мадэлі машыннага навучання для стварэння маштабных прагнозаў. Гэты сэрвіс, які з'яўляецца часткай платформы Google Cloud AI, прапануе бессервернае рашэнне для выканання прагнозаў на падрыхтаваных мадэлях, дазваляючы карыстальнікам засяродзіцца на
Якія асноўныя варыянты абслугоўвання экспартаванай мадэлі ў вытворчасці?
Калі справа даходзіць да абслугоўвання экспартаванай мадэлі ў вытворчасці ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning і бессерверных прагнозаў у маштабе, ёсць некалькі асноўных даступных варыянтаў. Гэтыя варыянты забяспечваюць розныя падыходы да разгортвання і абслугоўвання мадэляў машыннага навучання, кожны са сваімі перавагамі і меркаваннямі.