Turinys:
Video: Kaip įdiegiate mašininio mokymosi modelį gamyboje?
2024 Autorius: Lynn Donovan | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-15 23:50
Įdiekite savo pirmąjį ML modelį gamyboje naudodami paprastą technologijų krūvą
- Treniruotės a mašininio mokymosi modelis vietinėje sistemoje.
- Išvadų logikos įvyniojimas į kolbos programą.
- Dockerio naudojimas kolbos aplikacijai talpinti.
- Docker konteinerio talpinimas AWS ec2 egzemplioriuje ir žiniatinklio paslaugos naudojimas.
Tiesiog taip, 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.
Taip pat galima paklausti, kaip įdiegti mašininio mokymosi modelį naudojant kolbą? Kad sėkmingai dislokuoti a mašininio mokymosi modelis su „Flask“ . ir Heroku, jums reikės failų: modelis.
Pagrindinės šio įrašo dalys yra šios:
- Sukurti „GitHub“saugyklą (neprivaloma)
- Sukurkite ir išrinkite modelį naudodami „Titaniko“duomenis.
- Sukurkite „Flask“programą.
- Bandymo kolbos programa vietoje (neprivaloma)
- Dislokuoti į Heroku.
- Bandomoji darbo programa.
Taip pat žinokite, ką reiškia įdiegti mašininio mokymosi modelį?
Diegimas yra metodas, kuriuo integruojate a mašininio mokymosi modelis į esamą gamybos aplinką, kad remiantis duomenimis priimtų praktinius verslo sprendimus. Tai vienas iš paskutinių etapų mašininis mokymasis gyvavimo ciklas ir gali būti vienas sudėtingiausių.
Kaip diegti į gamybą?
Turėdami tai omenyje, pakalbėkime apie kai kuriuos būdus, kaip sklandžiai įdiegti gamybą nerizikuojant kokybe
- Automatizuokite kiek įmanoma.
- Sukurkite ir supakuokite programą tik vieną kartą.
- Visą laiką taikykite tuo pačiu būdu.
- Įdiekite savo programoje naudodami funkcijų vėliavėles.
- Diekite mažomis partijomis ir darykite tai dažnai.
Rekomenduojamas:
Kodėl turėtumėte mokytis mašininio mokymosi?
Tai reiškia, kad galite analizuoti daugybę duomenų, iš jų išgauti vertę ir gauti įžvalgų, o vėliau panaudoti tą informaciją, kad išmokytumėte mašininio mokymosi modelį, kad būtų galima numatyti rezultatus. Daugelyje organizacijų mašininio mokymosi inžinierius dažnai bendradarbiauja su duomenų mokslininku, kad geriau sinchronizuotų darbo produktus
Kas yra mašininio mokymosi apibendrinimo klaida?
Prižiūrimose mokymosi programose mašininio mokymosi ir statistinio mokymosi teorijoje apibendrinimo klaida (taip pat žinoma kaip ne imties klaida) yra matas, nurodantis, kaip tiksliai algoritmas gali numatyti anksčiau nematytų duomenų rezultatų reikšmes
Kas yra mašininio mokymosi modelio dreifas?
Iš Vikipedijos, laisvosios enciklopedijos. Nuspėjamojoje analizėje ir mašininiame mokyme sąvokos dreifas reiškia, kad tikslinio kintamojo, kurį modelis bando numatyti, statistinės savybės laikui bėgant keičiasi nenumatytais būdais. Dėl to kyla problemų, nes laikui bėgant prognozės tampa ne tokios tikslios
Kas yra mašininio mokymosi sistema?
Kas yra mašininio mokymosi sistema. Mašininio mokymosi sistema yra sąsaja, biblioteka arba įrankis, leidžiantis kūrėjams lengviau ir greičiau kurti mašininio mokymosi modelius, nesigilinant į pagrindinius algoritmus
Kas yra mašininio mokymosi regresijos problema?
Regresijos problema yra tada, kai išvesties kintamasis yra reali arba nuolatinė reikšmė, pvz., „atlyginimas“arba „svoris“. Galima naudoti daug skirtingų modelių, paprasčiausias yra tiesinė regresija. Jis bando suderinti duomenis su geriausia hiperplokštuma, kuri eina per taškus