Kas ir modeļa izvietošana mašīnmācībā?
Kas ir modeļa izvietošana mašīnmācībā?

Video: Kas ir modeļa izvietošana mašīnmācībā?

Video: Kas ir modeļa izvietošana mašīnmācībā?
Video: Artrīts. Reimatoīdais artrīts. 2024, Novembris
Anonim

Kas ir modeļa izvietošana ? Izvietošana ir metode, ar kuras palīdzību jūs integrējat a mašīnmācīšanās modelis esošajā ražošanas vidē, lai pieņemtu praktiskus biznesa lēmumus, pamatojoties uz datiem.

Tāpat cilvēki jautā, kā tiek izvietoti mašīnmācīšanās modeļi?

Izvietošana no mašīnmācīšanās modeļi , vai vienkārši, liekot modeļiem ražošanā, nozīmē padarīt jūsu modeļiem pieejams citām jūsu biznesa sistēmām. Autors modeļu izvietošana , citas sistēmas var tām nosūtīt datus un saņemt viņu prognozes, kas savukārt tiek aizpildītas atpakaļ uzņēmuma sistēmās.

Līdzīgi, kā ražošanā izvietot ML modeli? Iespējas uz izvietot jūsu ML modelis ražošanā Viens izvietošanas veids jūsu ML modelis ir, vienkārši saglabājiet apmācīto un pārbaudīto ML modelis (sgd_clf), ar atbilstošu atbilstošu nosaukumu (piem., mnist), kādā faila atrašanās vietā ražošanu mašīna. Patērētāji to var izlasīt (atjaunot). ML modelis fails (mnist.

Kas ir modeļa izvietošana?

Modeļa izvietošana . Jēdziens par izvietošana datu zinātnē attiecas uz a piemērošanu modelis prognozēšanai, izmantojot jaunus datus. Atkarībā no prasībām, izvietošana fāze var būt tikpat vienkārša kā pārskata ģenerēšana vai tikpat sarežģīta kā atkārtojama datu zinātnes procesa īstenošana.

Kāpēc mašīnmācības izvietošana ir sarežģīta?

Trūkst iespējas viegli migrēt programmatūras komponentu uz citu resursdatora vidi un palaist to tur, organizācijas var tikt piesaistītas noteiktai platformai. Tas var radīt šķēršļus datu zinātniekiem, veidojot modeļus un izvietojot viņiem. Mērogojamība. Mērogojamība ir reāla problēma daudziem AI projektiem.

Ieteicams: