Was bedeutet es, Algorithmen zu entwickeln, die auf der Grundlage von Daten lernen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen treffen?
Die Entwicklung von Algorithmen, die auf der Grundlage von Daten lernen, Ergebnisse vorhersagen und Entscheidungen treffen, ist der Kern des maschinellen Lernens im Bereich der künstlichen Intelligenz. Bei diesem Prozess werden Modelle mithilfe von Daten trainiert, sodass sie Muster verallgemeinern und anhand neuer, unsichtbarer Daten genaue Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Im Kontext von Google Cloud Machine
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Serverlose Vorhersagen im Maßstab
Welche Schritte sind bei der Nutzung des Vorhersagedienstes der Google Cloud Machine Learning Engine erforderlich?
Der Prozess der Nutzung des Vorhersagedienstes der Google Cloud Machine Learning Engine umfasst mehrere Schritte, die es Benutzern ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen bereitzustellen und zu nutzen, um Vorhersagen in großem Maßstab zu treffen. Dieser Dienst, der Teil der Google Cloud AI-Plattform ist, bietet eine serverlose Lösung zum Ausführen von Vorhersagen auf trainierten Modellen, sodass sich Benutzer auf sie konzentrieren können
Was sind die wichtigsten Optionen für die Bereitstellung eines exportierten Modells in der Produktion?
Wenn es darum geht, ein exportiertes Modell in der Produktion im Bereich der künstlichen Intelligenz bereitzustellen, insbesondere im Kontext von Google Cloud Machine Learning und serverlosen Vorhersagen im großen Maßstab, stehen mehrere Hauptoptionen zur Verfügung. Diese Optionen bieten unterschiedliche Ansätze für die Bereitstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, von denen jeder seine eigenen Vorteile und Überlegungen hat.