Adakah disyorkan untuk menyampaikan ramalan dengan model yang dieksport pada perkhidmatan ramalan TensorFlowServing atau Cloud Machine Learning Engine dengan penskalaan automatik?
Apabila ia datang untuk menyampaikan ramalan dengan model yang dieksport, kedua-dua perkhidmatan ramalan TensorFlowServing dan Cloud Machine Learning Engine menawarkan pilihan yang berharga. Walau bagaimanapun, pilihan antara kedua-duanya bergantung pada pelbagai faktor, termasuk keperluan khusus aplikasi, keperluan skalabiliti dan kekangan sumber. Mari kita terokai pengesyoran untuk menyediakan ramalan menggunakan perkhidmatan ini,
Bagaimanakah anda boleh memanggil ramalan menggunakan baris sampel data pada model pembelajaran scikit yang digunakan pada Cloud ML Engine?
Untuk memanggil ramalan menggunakan baris sampel data pada model pembelajaran scikit yang digunakan pada Cloud ML Engine, anda perlu mengikuti satu siri langkah. Mula-mula, pastikan anda mempunyai model pembelajaran scikit terlatih yang sedia untuk digunakan. Scikit-learn ialah perpustakaan pembelajaran mesin yang popular dalam Python yang menyediakan pelbagai algoritma untuk
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin, Model scikit-belajar pada skala, Semakan peperiksaan
Apakah langkah-langkah yang terlibat dalam menggunakan perkhidmatan ramalan Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google?
Proses menggunakan perkhidmatan ramalan Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google melibatkan beberapa langkah yang membolehkan pengguna menggunakan dan menggunakan model pembelajaran mesin untuk membuat ramalan pada skala. Perkhidmatan ini, yang merupakan sebahagian daripada platform AI Awan Google, menawarkan penyelesaian tanpa pelayan untuk menjalankan ramalan pada model terlatih, membolehkan pengguna menumpukan perhatian pada