Nalika nggunakake CMLE, apa nggawe versi mbutuhake nemtokake sumber model sing diekspor?
Nalika nggunakake CMLE (Cloud Machine Learning Engine) kanggo nggawe versi, perlu kanggo nemtokake sumber model sing diekspor. Syarat iki penting amarga sawetara alasan, sing bakal diterangake kanthi rinci ing jawaban iki. Kaping pisanan, ayo ngerti apa sing dimaksud "model sing diekspor." Ing konteks CMLE, model sing diekspor
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, GCP BigQuery lan mbukak data
Apa CMLE bisa maca saka data panyimpenan Google Cloud lan nggunakake model terlatih sing ditemtokake kanggo inferensi?
Pancen, bisa. Ing Google Cloud Machine Learning, ana fitur sing diarani Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE nyedhiyakake platform sing kuat lan bisa diukur kanggo latihan lan nggunakake model pembelajaran mesin ing méga. Iki ngidini pangguna maca data saka panyimpenan Cloud lan nggunakake model sing dilatih kanggo inferensi. Nalika nerangake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, GCP BigQuery lan mbukak data
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,
Apa nggawe versi ing Cloud Machine Learning Engine mbutuhake nemtokake sumber model sing diekspor?
Nalika nggunakake Cloud Machine Learning Engine, pancen bener yen nggawe versi mbutuhake nemtokake sumber model sing diekspor. Keperluan iki penting kanggo fungsi Cloud Machine Learning Engine kanthi bener lan mesthekake yen sistem kasebut bisa nggunakake model sing dilatih kanthi efektif kanggo tugas prediksi. Ayo padha ngrembug panjelasan rinci
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Keahlian ing Learning Machine, Tensor Processing Unit - sajarah lan hardware
Apa langkah-langkah nggunakake Cloud Machine Learning Engine kanggo latihan sing disebarake?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) minangka alat sing kuat sing ngidini pangguna nggunakake skalabilitas lan keluwesan awan kanggo nindakake latihan model pembelajaran mesin sing disebarake. Latihan sing disebarake minangka langkah penting ing pembelajaran mesin, amarga bisa nglatih model skala gedhe ing set data sing akeh, nyebabake akurasi lan luwih cepet.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah-langkah luwih ing Learning Machine, Latihan sing disebar ing méga, Review ujian
Apa tujuane file konfigurasi ing Cloud Machine Learning Engine?
File konfigurasi ing Cloud Machine Learning Engine nduwe tujuan sing penting ing konteks pelatihan sing disebarake ing awan. File iki, asring diarani minangka file konfigurasi proyek, ngidini pangguna nemtokake macem-macem parameter lan setelan sing ngatur prilaku proyek latihan machine learning. Kanthi nggunakake file konfigurasi iki, pangguna