Kas yra modelio diegimas mašininiame mokyme?
Kas yra modelio diegimas mašininiame mokyme?

Video: Kas yra modelio diegimas mašininiame mokyme?

Video: Kas yra modelio diegimas mašininiame mokyme?
Video: THIS is HARDEST MACHINE LEARNING model I've EVER coded 2024, Gruodis
Anonim

Kas yra modelio diegimas ? Diegimas yra metodas, kuriuo integruojate a mašininio mokymosi modelis į esamą gamybos aplinką, kad remiantis duomenimis priimtų praktinius verslo sprendimus.

Taip pat žmonės klausia, kaip naudojami mašininio mokymosi modeliai?

Diegimas apie mašininio mokymosi modeliai , arba tiesiog, dedant modeliai į gamybą, reiškia padaryti savo modeliai prieinamas kitoms jūsų verslo sistemoms. Autorius modelių diegimas , kitos sistemos gali siųsti joms duomenis ir gauti jų prognozes, kurios savo ruožtu grąžinamos į įmonės sistemas.

Panašiai, kaip įdiegti ML modelį gamyboje? Galimybės dislokuoti tavo ML modelis gaminamas Vienas dislokavimo būdas tavo ML modelis yra, tiesiog išsaugokite apmokytus ir išbandytus ML modelis (sgd_clf), su tinkamu atitinkamu pavadinimu (pvz., mnist), tam tikroje failo vietoje gamyba mašina. Vartotojai gali tai perskaityti (atstatyti). ML modelis failas (mnist.

Kas čia yra modelio diegimas?

Modelio diegimas . Sąvoka dislokavimas duomenų moksle reiškia a taikymą modelis numatymui naudojant naujus duomenis. Priklausomai nuo reikalavimų, dislokavimas fazė gali būti tokia paprasta kaip ataskaitos generavimas arba tokia sudėtinga kaip pakartojamo duomenų mokslo proceso įgyvendinimas.

Kodėl mašininio mokymosi diegimas yra sunkus?

Trūkstant galimybės lengvai perkelti programinės įrangos komponentą į kitą pagrindinę aplinką ir paleisti ją ten, organizacijos gali būti užrakintos tam tikroje platformoje. Tai gali sudaryti kliūtis duomenų mokslininkams kuriant modelius ir dislokuojant juos. Mastelio keitimas. Mastelio keitimas yra tikra daugelio AI projektų problema.

Rekomenduojamas: