कसरी स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूको लागि गुगल क्लाउडमा एआई मोडेलहरू बनाउन सुरु गर्न सकिन्छ?
मंगलबार, ० March मार्च २०२०
by JFG
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङको प्रयोग गरेर सर्भरलेस प्रेडिक्शनहरू स्केलमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मोडेलहरू सिर्जना गर्ने यात्रामा लाग्नको लागि, धेरै मुख्य चरणहरू समावेश गर्ने संरचित दृष्टिकोणको पालना गर्नुपर्छ। यी चरणहरूमा मेसिन लर्निङका आधारभूत कुराहरू बुझ्ने, गुगल क्लाउडको एआई सेवाहरूसँग परिचित गराउने, विकास वातावरण स्थापना गर्ने, तयारी गर्ने र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
एआई विकास, कृत्रिम खुफिया, डाटा तयारी, गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, मेसिन लर्निङको आधारभूत कुराहरू, मोडेल परिनियोजन
virtualenv र Anaconda वातावरण व्यवस्थापन गर्न pyenv को भूमिका के हो?
बुधबार, १२ अगस्त २००
by EITCA एकेडेमी
Pyenv एउटा शक्तिशाली उपकरण हो जसले विशेष गरी Google क्लाउड मेसिन लर्निङ प्लेटफर्ममा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) विकासको सन्दर्भमा भर्चुअल वातावरण र Anaconda वातावरण व्यवस्थापन गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यसले पाइथनको विभिन्न संस्करणहरू, साथै सम्बन्धित प्याकेजहरू र आवश्यक निर्भरताहरू व्यवस्थापन गर्न सुविधाजनक र प्रभावकारी तरिका प्रदान गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, पाइथन प्याकेज प्रबन्धक छनौट गर्दै, परीक्षा समीक्षा
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
एआई विकास, Anaconda, कृत्रिम खुफिया, पाइएनभ, पाइथन संस्करणहरू, भर्चुअल वातावरण