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
Üretimde ihraç edilen bir modele hizmet vermek için birincil seçenekler nelerdir?
Yapay Zeka alanında, özellikle Google Cloud Makine Öğrenimi ve geniş ölçekte Sunucusuz tahminler bağlamında, dışa aktarılan bir modelin üretimde sunulması söz konusu olduğunda, kullanılabilecek birkaç temel seçenek vardır. Bu seçenekler, makine öğrenimi modellerini dağıtmaya ve sunmaya yönelik farklı yaklaşımlar sunar ve her birinin kendi avantajları ve değerlendirmeleri vardır.
TensorFlow'da "export_savedmodel" işlevi ne yapar?
TensorFlow'daki "export_savedmodel" işlevi, eğitimli modelleri kolayca konuşlandırılabilen ve tahminlerde bulunmak için kullanılabilen bir biçimde dışa aktarmak için çok önemli bir araçtır. Bu işlev, kullanıcıların hem model mimarisi hem de öğrenilen parametreler dahil olmak üzere TensorFlow modellerini SavedModel adı verilen standartlaştırılmış bir biçimde kaydetmelerine olanak tanır. SavedModel formatı
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Geniş ölçekte sunucusuz tahminler, Sınav incelemesi
TensorFlow'da tahminler sunmak için statik bir modeli nasıl oluşturabiliriz?
TensorFlow'da tahminler sunmaya yönelik statik bir model oluşturmak için izleyebileceğiniz birkaç adım vardır. TensorFlow, makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde oluşturmanıza ve dağıtmanıza olanak tanıyan, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Statik bir model oluşturarak, gerçek zamanlı eğitime ihtiyaç duymadan geniş ölçekte tahminler sunabilirsiniz.
Google'ın Bulut Makine Öğrenimi Motorunun geniş ölçekte tahminler sunmadaki amacı nedir?
Google'ın Bulut Makine Öğrenimi Motorunun geniş ölçekte tahmin sunma amacı, makine öğrenimi modellerini dağıtmak ve sunmak için güçlü ve ölçeklenebilir bir altyapı sağlamaktır. Bu platform, kullanıcıların modellerini kolayca eğitmelerine ve dağıtmalarına ve ardından gerçek zamanlı olarak büyük miktarda veri üzerinde tahminler yapmalarına olanak tanır. Ana avantajlardan biri
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Geniş ölçekte sunucusuz tahminler, Sınav incelemesi