Ի՞նչ է մոդելի տեղակայումը մեքենայական ուսուցման մեջ:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

Ինչ է մոդելի տեղակայումը ? Տեղակայում այն մեթոդն է, որով դուք ինտեգրում եք ա մեքենայական ուսուցման մոդել դեպի գոյություն ունեցող արտադրական միջավայր՝ տվյալների հիման վրա գործնական բիզնես որոշումներ կայացնելու համար:

Նմանապես, մարդիկ հարցնում են՝ ինչպե՞ս են կիրառվում մեքենայական ուսուցման մոդելները:

Տեղակայում -ից մեքենայական ուսուցման մոդելներ , կամ պարզապես, դնելով մոդելներ արտադրության մեջ, նշանակում է դարձնել ձեր մոդելներ հասանելի է ձեր մյուս բիզնես համակարգերին: Ըստ մոդելների տեղակայում , մյուս համակարգերը կարող են ուղարկել տվյալներ նրանց և ստանալ նրանց կանխատեսումները, որոնք իրենց հերթին նորից համալրվում են ընկերության համակարգերում:

Նմանապես, ինչպե՞ս եք ML մոդելը տեղակայում արտադրության մեջ: Ընտրանքներ դեպի տեղակայել քո ML մոդելը արտադրության մեջ Մեկը տեղակայման եղանակ քո ML մոդել է, պարզապես փրկել վերապատրաստված և փորձարկվածներին ML մոդել (sgd_clf), համապատասխան համապատասխան անունով (օրինակ՝ mnist), ֆայլի որոշ վայրում արտադրություն մեքենա. Սպառողները կարող են կարդալ (վերականգնել) սա ML մոդել ֆայլ (mnist.

Այստեղ ի՞նչ է մոդելի տեղակայումը:

Մոդելի տեղակայում . Հայեցակարգը տեղակայումը տվյալների գիտության մեջ վերաբերում է ա մոդել կանխատեսման համար՝ օգտագործելով նոր տվյալներ։ Կախված պահանջներից՝ տեղակայումը փուլը կարող է լինել նույնքան պարզ, որքան հաշվետվության ստեղծումը կամ բարդ, որքան կրկնվող տվյալների գիտության գործընթացի իրականացումը:

Ինչու է մեքենայական ուսուցման տեղակայումը դժվար:

Չունենալով ծրագրային բաղադրիչը մեկ այլ հյուրընկալող միջավայր տեղափոխելու և այնտեղ գործարկելու հնարավորությունը, կազմակերպությունները կարող են արգելափակվել որոշակի հարթակում: Սա կարող է խոչընդոտներ ստեղծել տվյալների գիտնականների համար մոդելներ ստեղծելիս և տեղակայելով նրանց. Մասշտաբայնություն. Scalability-ը իրական խնդիր է բազմաթիվ AI նախագծերի համար: