Isi kandungan:

Bagaimanakah anda menggunakan model ramalan?
Bagaimanakah anda menggunakan model ramalan?

Video: Bagaimanakah anda menggunakan model ramalan?

Video: Bagaimanakah anda menggunakan model ramalan?
Video: ANALISIS INTERVENSI : Model Statistik untuk Mengevaluasi Dampak KEBIJAKAN DAN BENCANA ๐Ÿ“ˆ 2024, Disember
Anonim

Di bawah lima langkah amalan terbaik yang boleh anda ambil apabila menggunakan model ramalan anda ke dalam pengeluaran

  1. Nyatakan Keperluan Prestasi.
  2. Asingkan Algoritma Ramalan Daripada Model Pekali.
  3. Bangunkan Ujian Automatik Untuk Anda Model .
  4. Membangunkan Infrastruktur Pengujian Balik dan Pengujian Kini.
  5. Cabaran Kemudian Percubaan Model Kemas kini.

Selain itu, apakah maksud menggunakan model?

Penerapan Model . Konsep penempatan dalam sains data merujuk kepada aplikasi a model untuk ramalan menggunakan data baharu. Bergantung kepada keperluan, yang penempatan fasa boleh semudah menjana laporan atau sekompleks seperti melaksanakan proses sains data yang boleh berulang.

Juga Ketahui, bagaimana anda menggunakan untuk pengeluaran? Dengan mengambil kira itu, mari kita bincangkan tentang beberapa cara untuk melancarkan pengeluaran ke pengeluaran tanpa mempertaruhkan kualiti.

  1. Automatikkan Sebanyak Mungkin.
  2. Bina dan Pek Aplikasi Anda Sekali Sahaja.
  3. Gunakan Cara Yang Sama Sepanjang Masa.
  4. Sebarkan Menggunakan Bendera Ciri Dalam Aplikasi Anda.
  5. Sebarkan dalam Kelompok Kecil, dan Lakukan Selalu.

Berkenaan dengan ini, bagaimanakah anda menggunakan model ML dalam pengeluaran?

Gunakan model ML pertama anda kepada pengeluaran dengan susunan teknologi mudah

  1. Melatih model pembelajaran mesin pada sistem tempatan.
  2. Membungkus logik inferens ke dalam aplikasi kelalang.
  3. Menggunakan docker untuk mengisi bekas aplikasi kelalang.
  4. Mengehos bekas docker pada contoh AWS ec2 dan menggunakan perkhidmatan web.

Bagaimanakah anda menggunakan model pembelajaran mendalam?

Menggunakan model anda

  1. Klik pada tab Deploy.
  2. Pilih larian latihan.
  3. Masukkan nama perkhidmatan.
  4. Pilih sama ada anda mahu mengaturnya dalam tika anda (boleh web atau tempatan, seperti kelompok syarikat anda) atau dalam tika jauh (seperti AWS, GCP, Azure, dll.)
  5. Klik pada butang Deploy.

Disyorkan: