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।
TensorFlow में "export_savenmodel" फ़ंक्शन क्या करता है?
TensorFlow में "export_savenmodel" फ़ंक्शन प्रशिक्षित मॉडलों को ऐसे प्रारूप में निर्यात करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है जिसे आसानी से तैनात किया जा सकता है और भविष्यवाणियां करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को अपने TensorFlow मॉडल को सहेजने की अनुमति देता है, जिसमें मॉडल आर्किटेक्चर और सीखे गए पैरामीटर दोनों शामिल हैं, एक मानकीकृत प्रारूप में जिसे SaveModel कहा जाता है। सेव्डमॉडल प्रारूप है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों, परीक्षा समीक्षा
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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों, परीक्षा समीक्षा