Apa dianjurake kanggo nyedhiyakake prediksi karo model sing diekspor ing layanan prediksi TensorFlowServing utawa Cloud Machine Learning Engine kanthi skala otomatis?
Nalika nerangake prediksi karo model sing diekspor, layanan prediksi TensorFlowServing lan Cloud Machine Learning Engine nawakake pilihan sing migunani. Nanging, pilihan ing antarane loro gumantung ing macem-macem faktor, kalebu syarat khusus aplikasi, kabutuhan skalabilitas, lan keterbatasan sumber daya. Ayo goleki rekomendasi kanggo ngladeni ramalan nggunakake layanan kasebut,
Kepiye carane bisa nelpon prediksi nggunakake baris sampel data ing model scikit-sinau sing disebarake ing Cloud ML Engine?
Kanggo nelpon prediksi nggunakake baris sampel data ing model scikit-sinau disebarake ing Cloud ML Engine, sampeyan kudu tindakake seri saka langkah. Pisanan, priksa manawa sampeyan duwe model scikit-sinau sing wis dilatih sing wis siyap dienggo. Scikit-sinau punika perpustakaan machine learning populer ing Python sing nyedhiyani macem-macem algoritma kanggo
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, Model skikit-sinau ing skala, Review ujian
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