हम TensorFlow में पूर्वानुमान प्रस्तुत करने के लिए एक स्थिर मॉडल कैसे बना सकते हैं?
TensorFlow में पूर्वानुमान प्रस्तुत करने के लिए एक स्थिर मॉडल बनाने के लिए, आप कई चरणों का पालन कर सकते हैं। TensorFlow Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो आपको मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक बनाने और तैनात करने की अनुमति देता है। एक स्थिर मॉडल बनाकर, आप वास्तविक समय के प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना बड़े पैमाने पर भविष्यवाणियां कर सकते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों, परीक्षा समीक्षा
बड़े पैमाने पर पूर्वानुमान प्रस्तुत करने में Google के क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन का उद्देश्य क्या है?
बड़े पैमाने पर पूर्वानुमान प्रस्तुत करने में Google के क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन का उद्देश्य मशीन लर्निंग मॉडल की तैनाती और सेवा के लिए एक शक्तिशाली और स्केलेबल बुनियादी ढांचा प्रदान करना है। यह प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को अपने मॉडलों को आसानी से प्रशिक्षित करने और तैनात करने की अनुमति देता है, और फिर वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा पर पूर्वानुमान लगाता है। मुख्य फायदों में से एक
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