Wat beteken dit om algoritmes te skep wat op grond van data leer, voorspel en besluite neem?
Die skep van algoritmes wat op grond van data leer, uitkomste voorspel en besluite neem, is die kern van masjienleer op die gebied van kunsmatige intelligensie. Hierdie proses behels opleidingsmodelle wat data gebruik en hulle toelaat om patrone te veralgemeen en akkurate voorspellings of besluite te maak oor nuwe, onsigbare data. In die konteks van Google Wolkmasjien
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Bedienerlose voorspellings op skaal
Wat is die stappe betrokke by die gebruik van Google Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens?
Die proses om Google Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens te gebruik, behels verskeie stappe wat gebruikers in staat stel om masjienleermodelle te ontplooi en te gebruik om voorspellings op skaal te maak. Hierdie diens, wat deel is van die Google Cloud AI-platform, bied 'n bedienerlose oplossing vir die uitvoer van voorspellings op opgeleide modelle, wat gebruikers in staat stel om te fokus op
Wat is die primêre opsies om 'n uitgevoerde model in produksie te bedien?
As dit kom by die diens van 'n uitgevoerde model in produksie op die gebied van kunsmatige intelligensie, spesifiek in die konteks van Google Wolk-masjienleer en bedienerlose voorspellings op skaal, is daar verskeie primêre opsies beskikbaar. Hierdie opsies bied verskillende benaderings om masjienleermodelle te ontplooi en te bedien, elk met hul eie voordele en oorwegings.