TensorFlowలో అంచనాలను అందించడం కోసం మేము స్టాటిక్ మోడల్ను ఎలా సృష్టించగలము?
TensorFlowలో అంచనాలను అందించడం కోసం స్టాటిక్ మోడల్ను రూపొందించడానికి, మీరు అనుసరించగల అనేక దశలు ఉన్నాయి. TensorFlow అనేది Google ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సమర్ధవంతంగా రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. స్టాటిక్ మోడల్ని సృష్టించడం ద్వారా, మీరు నిజ-సమయ శిక్షణ అవసరం లేకుండా అంచనాలను స్కేల్లో అందించవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
అంచనాలను స్కేల్లో అందించడంలో Google యొక్క క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు అందించడానికి శక్తివంతమైన మరియు స్కేలబుల్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ను అందించడం అనేది Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ఉద్దేశ్యం. ఈ ప్లాట్ఫారమ్ వినియోగదారులు తమ మోడల్లకు సులభంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఆపై నిజ సమయంలో పెద్ద మొత్తంలో డేటాపై అంచనాలను రూపొందించవచ్చు. ప్రధాన ప్రయోజనాల్లో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2