Isi kandungan:
Video: Bagaimanakah anda menggunakan model pembelajaran mesin dalam pengeluaran?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51
Gunakan model ML pertama anda kepada pengeluaran dengan susunan teknologi mudah
- Latihan a model pembelajaran mesin pada sistem tempatan.
- Membungkus logik inferens ke dalam aplikasi kelalang.
- Menggunakan docker untuk mengisi bekas aplikasi kelalang.
- Mengehoskan bekas docker pada contoh AWS ec2 dan menggunakan perkhidmatan web.
Secara ringkasnya, bagaimanakah anda menggunakan model ML dalam pengeluaran?
Pilihan untuk mengerahkan awak Model ML dalam pengeluaran satu cara untuk digunakan awak model ML ialah, simpan sahaja yang terlatih dan diuji model ML (sgd_clf), dengan nama relevan yang sesuai (mis. mnist), di beberapa lokasi fail pada pengeluaran mesin. Pengguna boleh membaca (memulihkan) ini model ML fail (mnist.
Seseorang juga mungkin bertanya, bagaimana anda menggunakan model pembelajaran mesin menggunakan kelalang? Untuk berjaya mengerahkan a model pembelajaran mesin dengan Flask dan Heroku, anda memerlukan fail: model.
Bahagian utama jawatan ini adalah seperti berikut:
- Cipta Repositori GitHub (pilihan)
- Buat dan Acar Model Menggunakan Data Titanic.
- Cipta Aplikasi Flask.
- Apl Kelalang Uji Setempat (pilihan)
- Serahkan kepada Heroku.
- Apl Kerja Ujian.
Ketahui juga, apakah maksud menggunakan model pembelajaran mesin?
Kerahan ialah kaedah yang anda gunakan untuk menyepadukan a model pembelajaran mesin ke dalam persekitaran pengeluaran sedia ada untuk membuat keputusan perniagaan praktikal berdasarkan data. Ia adalah salah satu peringkat terakhir dalam pembelajaran mesin kitaran hidup dan boleh menjadi salah satu yang paling menyusahkan.
Bagaimanakah anda menggunakan untuk pengeluaran?
Dengan mengambil kira itu, mari kita bincangkan tentang beberapa cara untuk melancarkan pengeluaran ke pengeluaran tanpa mempertaruhkan kualiti
- Automatikkan Sebanyak Mungkin.
- Bina dan Pek Aplikasi Anda Sekali Sahaja.
- Gunakan Cara Yang Sama Sepanjang Masa.
- Sebarkan Menggunakan Bendera Ciri Dalam Aplikasi Anda.
- Sebarkan dalam Kelompok Kecil, dan Lakukan Selalu.
Disyorkan:
Bolehkah saya menggunakan WildFly dalam pengeluaran?
Anda boleh menggunakan WildFly 8. x dalam pengeluaran jika anda mahu - terdapat banyak pemasangan, dengan versi itu anda mempunyai sokongan JavaEE7
Bagaimanakah Amazon menggunakan pembelajaran mesin?
Pembelajaran mesin memacu inovasi di Amazon. Dengan mengagregat dan menganalisis data pembelian pada produk menggunakan pembelajaran mesin, Amazon boleh meramalkan permintaan dengan lebih tepat. Ia juga menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis corak pembelian dan mengenal pasti pembelian penipuan. Paypal menggunakan pendekatan yang sama, menghasilkan a
Apakah model drift dalam pembelajaran mesin?
Daripada Wikipedia, ensiklopedia percuma. Dalam analitik ramalan dan pembelajaran mesin, hanyutan konsep bermakna sifat statistik pembolehubah sasaran, yang model cuba ramalkan, berubah dari semasa ke semasa dalam cara yang tidak dijangka. Ini menimbulkan masalah kerana ramalan menjadi kurang tepat apabila masa berlalu
Adakah pembelajaran mesin model Arima?
Kaedah klasik seperti ETS dan ARIMA mengatasi pembelajaran mesin dan kaedah pembelajaran mendalam untuk ramalan satu langkah pada set data univariat. Kaedah klasik seperti Theta dan ARIMA mengatasi pembelajaran mesin dan kaedah pembelajaran mendalam untuk peramalan berbilang langkah pada set data univariat
Apakah penggunaan model dalam pembelajaran mesin?
Apakah Penerapan Model? Penerapan ialah kaedah yang anda gunakan untuk menyepadukan model pembelajaran mesin ke dalam persekitaran pengeluaran sedia ada untuk membuat keputusan perniagaan praktikal berdasarkan data