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,
Meriv çawa dikare bi karanîna rêzek daneya nimûne ya li ser modela fêrbûna scikit-ê ya li ser Cloud ML Engine-ê hatî veguheztin pêşbîniyan bang bike?
Ji bo gazîkirina pêşbîniyan bi karanîna rêzek daneya nimûneyê ya li ser modela fêrbûna scikit-ê ya li ser Cloud ML Engine-ê tête bikar anîn, hûn hewce ne ku rêzek gavan bişopînin. Pêşîn, pê ewle bin ku we modelek fêrbûna scikit-a perwerdekirî heye ku amade ye ku were bicîh kirin. Scikit-learn pirtûkxaneyek fêrbûna makîneyê ya populer e li Python ku ji bo algorîtmayên cihêreng peyda dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Li pîvanê modelên Scikit-hîn bibin, Nirxandina îmtîhanê
Pêngavên ku di karanîna karûbarê pêşbîniya Engine Fêrbûna Makîneya Google Cloud de têkildar in çi ne?
Pêvajoya karanîna karûbarê pêşbînkirinê ya Google Cloud Machine Learning Engine gelek gavan vedihewîne ku ji bikarhêneran re dihêle ku modelên fêrbûna makîneyê bicîh bikin û bikar bînin da ku pêşbîniyên di pîvanê de bikin. Ev karûbar, ku beşek ji platforma Google Cloud AI-yê ye, ji bo xebitandina pêşbîniyên li ser modelên perwerdekirî çareseriyek bê server pêşkêşî dike, ku dihêle bikarhêner bala xwe bidin ser