हामी कसरी 'अचार' मोड्युल प्रयोग गरेर पाइथनमा प्रशिक्षित वर्गीकरणकर्तालाई अचार गर्न सक्छौं?
'अचार' मोड्युल प्रयोग गरेर पाइथनमा प्रशिक्षित वर्गीकरणकर्तालाई अचार गर्न, हामी केही सरल चरणहरू पालना गर्न सक्छौं। Pickling ले हामीलाई वस्तुलाई क्रमबद्ध गर्न र फाइलमा बचत गर्न अनुमति दिन्छ, जुन पछि लोड र प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो विशेष गरी उपयोगी हुन्छ जब हामी प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ मोडेल बचत गर्न चाहन्छौं, जस्तै
पाइथनसँग मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा पिकलिंग के हो र यो किन उपयोगी छ?
Pickling, Python सँग मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, बाइट स्ट्रिममा र बाट पाइथन वस्तुहरूलाई क्रमबद्ध र डिसेरियलाइज गर्ने प्रक्रियालाई जनाउँछ। यसले हामीलाई फाइलमा वस्तुको अवस्था भण्डारण गर्न वा नेटवर्कमा स्थानान्तरण गर्न र त्यसपछि वस्तुको अवस्थालाई पछिको समयमा पुनर्स्थापना गर्न अनुमति दिन्छ। अचार
मेसिन लर्निङमा 'पिकलिंग' को अवधारणा के हो र यसले भविष्यवाणी प्रक्रियामा कसरी मद्दत गर्छ?
मेसिन लर्निङमा "पिकलिंग" को अवधारणाले पाइथन वस्तु संरचनालाई बाइट स्ट्रिममा क्रमबद्ध गर्ने प्रक्रियालाई जनाउँछ। यसले वस्तुलाई डिस्कमा बचत गर्न वा नेटवर्कमा स्थानान्तरण गर्न अनुमति दिन्छ, र पछि मूल वस्तुलाई पुन: निर्माण गर्न deserialized। मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, पिकलिंग सामान्यतया प्रयोग गरिन्छ