Бейне: Машиналық оқытуда модельді қолдану дегеніміз не?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Модельді орналастыру дегеніміз не ? Орналастыру a. біріктіретін әдіс болып табылады машиналық оқыту моделі деректер негізінде практикалық іскерлік шешімдер қабылдау үшін бар өндірістік ортаға.
Сол сияқты, адамдар машиналық оқыту үлгілері қалай қолданылады деп сұрайды.
Орналастыру ның машиналық оқыту үлгілері , немесе жай ғана қою модельдер өндіріске айналдыру деген сөз модельдер басқа бизнес жүйелеріңіз үшін қолжетімді. Авторы модельдерді қолдану , басқа жүйелер оларға деректерді жіберіп, олардың болжамдарын ала алады, олар өз кезегінде компания жүйелеріне қайта толтырылады.
Сол сияқты, өндірісте ML үлгісін қалай қолданасыз? Опциялар орналастыру сіздің Өндірістегі ML моделі Бір орналастыру тәсілі сіздің ML моделі бұл жай ғана үйретілген және тексерілгендерді сақтау ML моделі (sgd_clf), тиісті атпен (мысалы, mnist), файлдың кейбір орнында өндіріс машина. Тұтынушылар мұны оқи алады (қалпына келтіреді). ML моделі файл (мнист.
Мұнда үлгіні орналастыру дегеніміз не?
Үлгіні орналастыру . туралы түсінік орналастыру деректер ғылымында а қолдануды білдіреді үлгі жаңа деректер арқылы болжау үшін. Талаптарға байланысты, орналастыру кезең есеп шығару сияқты қарапайым немесе қайталанатын деректер туралы ғылым процесін жүзеге асыру сияқты күрделі болуы мүмкін.
Неліктен машиналық оқытуды қолдану қиын?
Бағдарламалық құрал құрамдас бөлігін басқа хост ортасына оңай көшіру және оны сол жерде іске қосу мүмкіндігі болмағандықтан, ұйымдар белгілі бір платформаға құлыпталуы мүмкін. Бұл модельдерді жасау кезінде деректер ғалымдары үшін кедергілер тудыруы мүмкін орналастыру олар. Масштабтау мүмкіндігі. Масштабтау көптеген AI жобалары үшін нақты мәселе болып табылады.
Ұсынылған:
Логикалық модельді қалай құруға болады?
Қадамдар 1-қадам: мәселені анықтаңыз. 2-қадам: Негізгі бағдарлама кірістерін анықтаңыз. 3-қадам: Бағдарламаның негізгі нәтижелерін анықтау. 4-қадам: Бағдарлама нәтижелерін анықтау. 5-қадам: Логикалық үлгі контурын жасаңыз. 6-қадам: Сыртқы әсер етуші факторларды анықтау. 7-қадам: Бағдарлама көрсеткіштерін анықтау
Модельді оқыту дегеніміз не?
Біз құрастыратын бұл сұраққа жауап беру жүйесі «модель» деп аталады және бұл модель «тренинг» деп аталатын процесс арқылы жасалады. Тренингтің мақсаты - біздің сұрақтарымызға көп жағдайда дұрыс жауап беретін нақты модель жасау. Бірақ модельді үйрету үшін біз жаттығу үшін деректерді жинауымыз керек
Терең оқытуда кесу дегеніміз не?
Кесу - тереңірек оқыту әдістемесі, ол кішірек және тиімдірек нейрондық желілерді дамытуға көмектеседі. Бұл салмақ тензорындағы қажетсіз мәндерді жоюды қамтитын модельді оңтайландыру әдісі
Машиналық оқытуда қолдану дегеніміз не?
Орналастыру - ондата негізінде практикалық бизнес шешімдерін қабылдау үшін бар өндірістік ортаға amachine оқыту үлгісін біріктіретін әдіс
Машиналық оқытуда қандай жіктеу алгоритмдері бар?
Мұнда бізде Machine Learning жүйесіндегі жіктеу алгоритмдерінің түрлері бар: Сызықтық классификаторлар: Логистикалық регрессия, Naive Bayes классификаторы. Ең жақын көрші. Векторлық машиналарды қолдау. Шешім ағаштары. Күшейтілген ағаштар. Кездейсоқ орман. Нейрондық желілер