Tahminlerin, TensorFlowServing veya Cloud Machine Learning Engine'in otomatik ölçeklendirmeli tahmin hizmetinde dışa aktarılan modellerle sunulması önerilir mi?
Dışa aktarılan modellerle tahmin sunma söz konusu olduğunda hem TensorFlowServing hem de Cloud Machine Learning Engine'in tahmin hizmeti değerli seçenekler sunar. Ancak ikisi arasındaki seçim, uygulamanın özel gereksinimleri, ölçeklenebilirlik ihtiyaçları ve kaynak kısıtlamaları dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır. Daha sonra bu hizmetleri kullanarak tahmin sunma önerilerini inceleyelim,
Cloud ML Engine'de dağıtılan bir scikit-learn modelinde örnek bir veri satırı kullanarak tahminleri nasıl arayabilirsiniz?
Cloud ML Engine'de dağıtılan bir scikit-learn modelinde örnek bir veri satırı kullanarak tahminleri çağırmak için bir dizi adımı uygulamanız gerekir. İlk olarak, dağıtılmaya hazır, eğitimli bir scikit-learn modeline sahip olduğunuzdan emin olun. Scikit-learn, Python'da çeşitli algoritmalar sağlayan popüler bir makine öğrenimi kitaplığıdır.
Google Cloud Machine Learning Engine'in tahmin hizmetinin kullanılmasıyla ilgili adımlar nelerdir?
Google Cloud Machine Learning Engine'in tahmin hizmetini kullanma süreci, kullanıcıların geniş ölçekte tahminler yapmak için makine öğrenimi modellerini dağıtmasına ve kullanmasına olanak tanıyan birkaç adımı içerir. Google Cloud AI platformunun bir parçası olan bu hizmet, eğitilen modellerde tahminler çalıştırmak için sunucusuz bir çözüm sunarak kullanıcıların