Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглахад ямар алхамууд ордог вэ?
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглах үйл явц нь хэрэглэгчдэд өргөн цар хүрээтэй таамаглал гаргахын тулд машин сургалтын загварыг ашиглах, ашиглах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Google Cloud AI платформын нэг хэсэг болох энэхүү үйлчилгээ нь бэлтгэгдсэн загварууд дээр урьдчилан таамаглах сервергүй шийдлийг санал болгож, хэрэглэгчдэд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
Экспортын загварыг үйлдвэрлэлд үзүүлэх үндсэн сонголтууд юу вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning болон Сервергүй урьдчилан таамаглах чиглэлээр үйлдвэрлэлд экспортлогдсон загварт үйлчлэх тухай ярихад хэд хэдэн үндсэн сонголтууд байдаг. Эдгээр сонголтууд нь машин сургалтын загваруудыг нэвтрүүлэх, үйлчлэхэд өөр өөр хандлагуудыг өгдөг бөгөөд тус бүр өөрийн гэсэн давуу тал, анхаарах зүйлтэй байдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
"export_savedmodel" функц нь TensorFlow дээр юу хийдэг вэ?
TensorFlow дахь "export_savedmodel" функц нь бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан байрлуулж, таамаглал гаргахад ашиглаж болох форматаар экспортлох чухал хэрэгсэл юм. Энэ функц нь хэрэглэгчдэд загвар архитектур болон сурсан параметрүүдийг багтаасан TensorFlow загвараа SavedModel хэмээх стандартчилсан форматаар хадгалах боломжийг олгодог. SavedModel формат нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
Бид TensorFlow дээр урьдчилан таамаглах статик загварыг хэрхэн бий болгох вэ?
TensorFlow дээр урьдчилан таамаглах статик загварыг бий болгохын тулд та хэд хэдэн алхамыг дагаж болно. TensorFlow нь Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем бөгөөд танд машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээх, ашиглах боломжийг олгодог. Статик загварыг бий болгосноор та бодит цагийн сургалт шаардлагагүйгээр урьдчилан таамаглах боломжтой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
Google-ийн Cloud Machine Learning Engine нь урьдчилан таамаглахад ямар зорилготой вэ?
Google-ийн Cloud Machine Learning Engine нь өргөн цар хүрээтэй таамаглал дэвшүүлэх зорилго нь машин сургалтын загваруудыг ашиглах, үйлчлэх хүчирхэг, өргөтгөх боломжтой дэд бүтцийг бий болгох явдал юм. Энэхүү платформ нь хэрэглэгчдэд загвараа хялбархан сургаж, ашиглах боломжийг олгодог бөгөөд дараа нь бодит цаг хугацаанд их хэмжээний өгөгдөл дээр таамаглал гаргах боломжийг олгодог. Гол давуу талуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм