Apa langkah-langkah kanggo nggunakake layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine?
Proses nggunakake layanan prediksi Mesin Pembelajaran Mesin Google Cloud kalebu sawetara langkah sing ngidini pangguna nyebarake lan nggunakake model pembelajaran mesin kanggo nggawe prediksi kanthi skala. Layanan iki, sing minangka bagéan saka platform Google Cloud AI, nawakake solusi tanpa server kanggo nglakokake prediksi ing model sing dilatih, supaya pangguna bisa fokus ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala, Review ujian
Apa pilihan utama kanggo ngladeni model sing diekspor ing produksi?
Nalika nyedhiyakake model sing diekspor ing produksi ing bidang Artificial Intelligence, khusus ing konteks Google Cloud Machine Learning lan prediksi Serverless ing skala, ana sawetara pilihan utama sing kasedhiya. Opsi iki nyedhiyakake pendekatan sing beda kanggo nyebarake lan ngladeni model pembelajaran mesin, saben duwe kaluwihan lan pertimbangan dhewe.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala, Review ujian
Apa fungsi "export_savedmodel" ing TensorFlow?
Fungsi "export_savedmodel" ing TensorFlow minangka alat penting kanggo ngekspor model sing dilatih ing format sing bisa gampang disebarake lan digunakake kanggo nggawe prediksi. Fungsi iki ngidini pangguna kanggo nyimpen model TensorFlow, kalebu arsitektur model lan parameter sinau, ing format standar disebut SavedModel. Format SavedModel yaiku
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala, Review ujian
Kepiye carane nggawe model statis kanggo ngladeni prediksi ing TensorFlow?
Kanggo nggawe model statis kanggo ngladeni prediksi ing TensorFlow, ana sawetara langkah sing bisa sampeyan tindakake. TensorFlow minangka kerangka pembelajaran mesin open-source sing dikembangake dening Google sing ngidini sampeyan mbangun lan masang model pembelajaran mesin kanthi efisien. Kanthi nggawe model statis, sampeyan bisa nyedhiyakake prediksi kanthi skala tanpa perlu latihan wektu nyata
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala, Review ujian
Apa tujuane Google Cloud Machine Learning Engine kanggo menehi prediksi kanthi skala?
Tujuan saka Cloud Machine Learning Engine Google kanggo nyedhiyakake prediksi kanthi skala yaiku nyedhiyakake infrastruktur sing kuat lan bisa diukur kanggo nyebarake lan ngladeni model pembelajaran mesin. Platform iki ngidini pangguna supaya gampang nglatih lan nyebarake modele, banjur nggawe prediksi babagan jumlah data sing akeh ing wektu nyata. Salah siji saka kaluwihan utama
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala, Review ujian