האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
בעת שימוש ב-CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ליצירת גרסה, יש צורך לציין מקור של מודל מיוצא. דרישה זו חשובה מכמה סיבות, שיוסברו בהרחבה בתשובה זו. ראשית, בואו נבין מה הכוונה ב"מודל מיוצא". בהקשר של CMLE, מודל מיוצא
האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
אכן, זה יכול. ב-Google Cloud Machine Learning, יש תכונה הנקראת Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE מספקת פלטפורמה עוצמתית וניתנת להרחבה להדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה בענן. זה מאפשר למשתמשים לקרוא נתונים מאחסון בענן ולהשתמש במודל מיומן להסקת מסקנות. כשזה מגיע ל
האם מומלץ להגיש תחזיות עם מודלים מיוצאים בשירות החיזוי של TensorFlowServing או של Cloud Machine Learning Engine עם קנה מידה אוטומטי?
כשמדובר בהגשת תחזיות עם מודלים מיוצאים, גם TensorFlowServing וגם שירות החיזוי של Cloud Machine Learning Engine מציעים אפשרויות חשובות. עם זאת, הבחירה בין השניים תלויה בגורמים שונים, כולל הדרישות הספציפיות של האפליקציה, צרכי המדרגיות ומגבלות משאבים. לאחר מכן, הבה נבחן את ההמלצות להצגת תחזיות באמצעות שירותים אלה,
האם יצירת גרסה ב-Cloud Machine Learning Engine דורשת ציון מקור של דגם מיוצא?
כאשר משתמשים ב-Cloud Machine Learning Engine, זה אכן נכון שיצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא. דרישה זו חיונית לתפקוד תקין של Cloud Machine Learning Engine ומבטיחה שהמערכת יכולה להשתמש ביעילות במודלים המאומנים למשימות חיזוי. בואו נדון בהסבר מפורט
מהם השלבים הכרוכים בשימוש ב-Cloud Machine Learning Engine להדרכה מבוזרת?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) הוא כלי רב עוצמה המאפשר למשתמשים למנף את המדרגיות והגמישות של הענן לביצוע הדרכה מבוזרת של מודלים של למידת מכונה. אימון מבוזר הוא שלב מכריע בלמידת מכונה, מכיוון שהוא מאפשר אימון של מודלים בקנה מידה גדול על מערכי נתונים מסיביים, וכתוצאה מכך דיוק משופר ומהיר יותר
מהי המטרה של קובץ התצורה ב-Cloud Machine Learning Engine?
קובץ התצורה ב-Cloud Machine Learning Engine משרת מטרה מכרעת בהקשר של הדרכה מבוזרת בענן. קובץ זה, המכונה לעתים קרובות קובץ תצורת העבודה, מאפשר למשתמשים לציין פרמטרים והגדרות שונים השולטים בהתנהגות עבודת האימון שלהם למידת מכונה. על ידי מינוף קובץ התצורה הזה, משתמשים