מה המשמעות של יצירת אלגוריתמים שלומדים על סמך נתונים, מנבאים ומקבלים החלטות?
יצירת אלגוריתמים שלומדים על סמך נתונים, מנבאים תוצאות ומקבלים החלטות היא הליבה של למידת מכונה בתחום הבינה המלאכותית. תהליך זה כולל אימון מודלים באמצעות נתונים ומאפשר להם להכליל דפוסים ולבצע תחזיות או החלטות מדויקות על נתונים חדשים, בלתי נראים. בהקשר של Google Cloud Machine
מהם השלבים הכרוכים בשימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine?
תהליך השימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine כולל מספר שלבים המאפשרים למשתמשים לפרוס ולהשתמש במודלים של למידת מכונה לביצוע תחזיות בקנה מידה. שירות זה, שהוא חלק מפלטפורמת Google Cloud AI, מציע פתרון ללא שרת להפעלת תחזיות על מודלים מאומנים, המאפשר למשתמשים להתמקד ב
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, תחזיות ללא שרת בקנה מידה, סקירת בחינה
מהן האפשרויות העיקריות לשרת דגם מיוצא בייצור?
כאשר מדובר בשרת מודל מיוצא בייצור בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning וחיזוי ללא שרת בקנה מידה, קיימות מספר אפשרויות עיקריות זמינות. אפשרויות אלה מספקות גישות שונות לפריסה והגשה של מודלים של למידת מכונה, כל אחד עם היתרונות והשיקולים שלו.
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, תחזיות ללא שרת בקנה מידה, סקירת בחינה