ऐसे एल्गोरिदम बनाने का क्या मतलब है जो डेटा के आधार पर सीखते हैं, भविष्यवाणी करते हैं और निर्णय लेते हैं?
ऐसे एल्गोरिदम बनाना जो डेटा के आधार पर सीखें, परिणामों की भविष्यवाणी करें और निर्णय लें, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में मशीन लर्निंग के मूल में है। इस प्रक्रिया में डेटा का उपयोग करके मॉडलों को प्रशिक्षित करना और उन्हें पैटर्न को सामान्य बनाने और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां या निर्णय लेने की अनुमति देना शामिल है। Google क्लाउड मशीन के संदर्भ में
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की पूर्वानुमान सेवा का उपयोग करने में क्या चरण शामिल हैं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं जो उपयोगकर्ताओं को बड़े पैमाने पर भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और उपयोग करने में सक्षम बनाते हैं। यह सेवा, जो Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा है, प्रशिक्षित मॉडलों पर पूर्वानुमान चलाने के लिए सर्वर रहित समाधान प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ता ध्यान केंद्रित कर सकते हैं
किसी निर्यातित मॉडल को उत्पादन में परोसने के लिए प्राथमिक विकल्प क्या हैं?
जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में उत्पादन में एक निर्यातित मॉडल की सेवा की बात आती है, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग और बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के संदर्भ में, तो कई प्राथमिक विकल्प उपलब्ध हैं। ये विकल्प मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और परोसने के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, प्रत्येक के अपने फायदे और विचार हैं।