Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
Dema ku CMLE (Motora Fêrbûna Makîneya Cloud) ji bo afirandina guhertoyek bikar tîne, pêdivî ye ku çavkaniyek modelek derxistinê diyar bike. Ev hewcedarî ji ber çend sedeman girîng e, ku dê di vê bersivê de bi berfirehî were rave kirin. Pêşîn, em fêm bikin ka wateya "modela derhanîn" çi ye. Di çarçoveya CMLE de, modelek derhanîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
Bi rastî, ew dikare. Di Google Cloud Machine Learning de, taybetmendiyek bi navê Cloud Machine Learning Engine (CMLE) heye. CMLE ji bo perwerdekirin û bicihkirina modelên fêrbûna makîneyê di ewr de platformek hêzdar û berbelav peyda dike. Ew dihêle bikarhêneran daneyan ji hilanîna Cloud bixwînin û ji bo encamgirtinê modelek perwerdekirî bikar bînin. Dema ku ew tê
Ma tê pêşniyar kirin ku pêşbîniyên bi modelên îxrackirî re li ser karûbarê pêşbînkirina TensorFlowServing an Cloud Machine Learning Engine-ê bi pîvana otomatîkî re xizmet bikin?
Dema ku dor tê ser pêşkêşkirina pêşbîniyên bi modelên îxrackirî, hem TensorFlowServing û hem jî karûbarê pêşbîniya Cloud Machine Learning Engine vebijarkên hêja pêşkêş dikin. Lêbelê, bijartina di navbera her duyan de bi faktorên cihêreng ve girêdayî ye, di nav de hewcedariyên taybetî yên serîlêdanê, hewcedariyên pîvandinê, û astengiyên çavkaniyê. Dûv re werin em pêşniyarên ji bo pêşkêşkirina pêşbîniyên ku van karûbaran bikar tînin lêkolîn bikin,
Ma çêkirina guhertoyek di Motora Fêrbûna Makîneya Cloud de hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
Dema ku Motora Fêrbûna Makîneya Cloud bikar tîne, bi rastî rast e ku çêkirina guhertoyek pêdivî ye ku çavkaniyek modelek derxistî diyar bike. Ev hewcedarî ji bo xebata rast a Engine Fêrbûna Makîneya Cloud-ê pêdivî ye û piştrast dike ku pergal dikare modelên perwerdekirî ji bo karên pêşbîniyê bi bandor bikar bîne. Ka em ravekek berfireh nîqaş bikin
Pêngavên ku di karanîna Engine Fêrbûna Makîneya Cloud de ji bo perwerdehiya belavkirî çi ne?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) amûrek hêzdar e ku destûrê dide bikarhêneran ku pîvan û nermbûna ewr bikar bînin da ku perwerdehiya dabeşkirî ya modelên fêrbûna makîneyê pêk bînin. Perwerdehiya belavkirî di fêrbûna makîneyê de gavek girîng e, ji ber ku ew perwerdehiya modelên mezin li ser danehevên girseyî pêk tîne, di encamê de rastbûna çêtir û zûtir dibe.
Armanca pelê veavakirinê di Engine Learning Machine Cloud de çi ye?
Pelê veavakirinê di Engine Fêrbûna Makîneya Cloud de di çarçoweya perwerdehiya belavkirî ya li ewr de armancek girîng xizmet dike. Vê pelê, ku pir caran wekî pelê mîhengê kar tê binav kirin, dihêle bikarhêneran cûrbecûr parametre û mîhengan diyar bikin ku tevgera karê perwerdehiya fêrbûna makîneya wan birêve dibin. Bi karanîna vê pelê veavakirinê, bikarhêner