Cum putem crea un model static pentru difuzarea predicțiilor în TensorFlow?
Pentru a crea un model static pentru difuzarea predicțiilor în TensorFlow, există câțiva pași pe care îi puteți urma. TensorFlow este un cadru open-source de învățare automată dezvoltat de Google, care vă permite să construiți și să implementați eficient modele de învățare automată. Prin crearea unui model static, puteți servi predicții la scară fără a fi nevoie de instruire în timp real
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Predicții fără server la scară, Revizuirea examenului
Care este scopul Google Cloud Machine Learning Engine de a furniza predicții la scară?
Scopul Google Cloud Machine Learning Engine în furnizarea de predicții la scară este de a oferi o infrastructură puternică și scalabilă pentru implementarea și servirea modelelor de învățare automată. Această platformă permite utilizatorilor să-și antreneze și să implementeze cu ușurință modelele și apoi să facă predicții în timp real asupra unor cantități mari de date. Unul dintre principalele avantaje
- 1
- 2