Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) is 'n kragtige hulpmiddel wat deur Google Cloud Platform (GCP) verskaf word om masjienleermodelle op 'n verspreide en parallelle manier op te lei. Dit bied egter nie outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie nie, en hanteer ook nie hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is nie. In hierdie antwoord sal ons
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, GCP BigQuery en oop datastelle
Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
Wanneer CMLE (Cloud Machine Learning Engine) gebruik word om 'n weergawe te skep, is dit nodig om 'n bron van 'n uitgevoerde model te spesifiseer. Hierdie vereiste is belangrik om verskeie redes, wat breedvoerig in hierdie antwoord verduidelik sal word. Eerstens, laat ons verstaan wat bedoel word met "uitgevoerde model." In die konteks van CMLE, 'n uitgevoerde model
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, GCP BigQuery en oop datastelle
Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
Inderdaad, dit kan. In Google Cloud Machine Learning is daar 'n kenmerk genaamd Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE bied 'n kragtige en skaalbare platform vir opleiding en implementering van masjienleermodelle in die wolk. Dit stel gebruikers in staat om data vanaf wolkberging te lees en 'n opgeleide model vir afleiding te gebruik. Wanneer dit kom by
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, GCP BigQuery en oop datastelle