Co to jest wdrażanie modelu w uczeniu maszynowym?
Co to jest wdrażanie modelu w uczeniu maszynowym?

Wideo: Co to jest wdrażanie modelu w uczeniu maszynowym?

Wideo: Co to jest wdrażanie modelu w uczeniu maszynowym?
Wideo: Trenowanie i wdrażanie modeli modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Google Cloud Platform 2024, Listopad
Anonim

Co to jest wdrożenie modelu ? Rozlokowanie jest metodą, za pomocą której integrujesz a model uczenia maszynowego do istniejącego środowiska produkcyjnego w celu podejmowania praktycznych decyzji biznesowych w oparciu o dane.

Podobnie ludzie pytają, jak wdrażane są modele uczenia maszynowego?

Rozlokowanie z modele uczenia maszynowego lub po prostu oddanie modele do produkcji, czyli zrobienie swojego modele dostępne dla innych systemów biznesowych. Za pomocą wdrażanie modeli , inne systemy mogą wysyłać do nich dane i uzyskiwać ich prognozy, które z kolei są wprowadzane z powrotem do systemów firmy.

Podobnie, jak wdrożyć model ML w środowisku produkcyjnym? Opcje do wdrożyć Twój Model ML w produkcji Jeden sposób na wdrożenie Twój Model ML to po prostu zapisz przeszkolonych i przetestowanych Model ML (sgd_clf), z odpowiednią nazwą (np. mnist), w jakiejś lokalizacji pliku na produkcja maszyna. Konsumenci mogą to przeczytać (przywrócić) Model ML plik (mnist.

Czym jest tutaj wdrażanie modelu?

Wdrożenie modelu . Pojęcie rozlokowanie w nauce o danych odnosi się do zastosowania a Model do przewidywania przy użyciu nowych danych. W zależności od wymagań, rozlokowanie Faza może być tak prosta, jak generowanie raportu, lub tak złożona, jak wdrożenie powtarzalnego procesu nauki o danych.

Dlaczego wdrożenie uczenia maszynowego jest trudne?

Brak możliwości łatwej migracji komponentu oprogramowania do innego środowiska hosta i uruchomienia go tam, organizacje mogą zostać zablokowane na określonej platformie. Może to stwarzać bariery dla analityków danych podczas tworzenia modeli i wdrażanie im. Skalowalność. Skalowalność to prawdziwy problem wielu projektów AI.

Zalecana: