Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సేవను ఉపయోగించడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ని ఉపయోగించే ప్రక్రియ అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది స్కేల్లో అంచనాలను రూపొందించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్లో భాగమైన ఈ సేవ, శిక్షణ పొందిన మోడళ్లపై అంచనాలను అమలు చేయడానికి సర్వర్లెస్ సొల్యూషన్ను అందిస్తుంది, దీని ద్వారా వినియోగదారులు దృష్టి సారించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
ఉత్పత్తిలో ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ను అందించడానికి ప్రాథమిక ఎంపికలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఉత్పత్తిలో ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ను అందించడం విషయానికి వస్తే, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సర్వర్లెస్ అంచనాల స్కేల్లో, అనేక ప్రాథమిక ఎంపికలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఈ ఎంపికలు మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు అందించడానికి విభిన్న విధానాలను అందిస్తాయి, ప్రతి దాని స్వంత ప్రయోజనాలు మరియు పరిగణనలు ఉంటాయి.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowలో "export_savedmodel" ఫంక్షన్ ఏమి చేస్తుంది?
TensorFlowలో "export_savedmodel" ఫంక్షన్ అనేది శిక్షణ పొందిన మోడల్లను ఫార్మాట్లో ఎగుమతి చేయడానికి కీలకమైన సాధనం, దీనిని సులభంగా అమలు చేయవచ్చు మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఈ ఫంక్షన్ వినియోగదారులు తమ టెన్సర్ఫ్లో మోడల్లను మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు లెర్న్డ్ పారామీటర్లతో సహా, SavedModel అనే ప్రామాణిక ఆకృతిలో సేవ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. SavedModel ఫార్మాట్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
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