डेटा, भविष्यवाणी र निर्णयहरूमा आधारित सिक्ने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्नुको अर्थ के हो?
एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्ने जुन डेटाको आधारमा सिक्ने, नतिजाहरूको भविष्यवाणी गर्ने र निर्णयहरू गर्ने कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा मेशिन लर्निङको मुख्य कुरा हो। यस प्रक्रियामा डेटा प्रयोग गरी प्रशिक्षण मोडेलहरूलाई समावेश गर्दछ र तिनीहरूलाई ढाँचाहरू सामान्यीकरण गर्न र नयाँ, नदेखेको डाटामा सही भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न अनुमति दिन्छ। गुगल क्लाउड मेसिनको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इञ्जिनको भविष्यवाणी सेवा प्रयोग गर्नमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
Google क्लाउड मेशिन लर्निङ इन्जिनको भविष्यवाणी सेवा प्रयोग गर्ने प्रक्रियामा धेरै चरणहरू समावेश छन् जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई स्केलमा भविष्यवाणीहरू गर्न मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ। यो सेवा, जुन गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्मको अंश हो, प्रशिक्षित मोडेलहरूमा भविष्यवाणीहरू चलाउनको लागि सर्भररहित समाधान प्रदान गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू, परीक्षा समीक्षा
उत्पादनमा निर्यात गरिएको मोडेलको सेवाको लागि प्राथमिक विकल्पहरू के हुन्?
जब यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा उत्पादनमा निर्यात गरिएको मोडेलको सेवा गर्ने कुरा आउँछ, विशेष गरी Google क्लाउड मेशिन लर्निङ र स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूको सन्दर्भमा, त्यहाँ धेरै प्राथमिक विकल्पहरू उपलब्ध छन्। यी विकल्पहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग गर्न र सेवा गर्ने विभिन्न दृष्टिकोणहरू प्रदान गर्छन्, प्रत्येकका आफ्नै फाइदाहरू र विचारहरू सहित।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू, परीक्षा समीक्षा