რა არის მოდელის დანერგვა მანქანათმცოდნეობაში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

რა არის მოდელის განლაგება ? განლაგება არის მეთოდი, რომლითაც თქვენ აერთიანებთ ა მანქანათმცოდნეობის მოდელი არსებულ საწარმოო გარემოში, რათა მიიღონ პრაქტიკული ბიზნეს გადაწყვეტილებები მონაცემების საფუძველზე.

ანალოგიურად, ადამიანები კითხულობენ, როგორ გამოიყენება მანქანური სწავლის მოდელები?

განლაგება დან მანქანათმცოდნეობის მოდელები , ან მარტივად რომ ვთქვათ მოდელები წარმოებაში, ნიშნავს თქვენი მოდელები ხელმისაწვდომია თქვენი სხვა ბიზნეს სისტემებისთვის. ავტორი მოდელების განლაგება სხვა სისტემებს შეუძლიათ გაუგზავნონ მათ მონაცემები და მიიღონ მათი პროგნოზები, რომლებიც, თავის მხრივ, დასახლებულია კომპანიის სისტემებში.

ანალოგიურად, როგორ განათავსებთ ML მოდელს წარმოებაში? ვარიანტები განლაგება შენი ML მოდელი წარმოებაში ერთი განლაგების გზა შენი ML მოდელი არის, უბრალოდ შეინახეთ გაწვრთნილი და გამოცდილი ML მოდელი (sgd_clf), შესაბამისი შესაბამისი სახელით (მაგ. mnist), ფაილის ზოგიერთ ადგილას წარმოება მანქანა. მომხმარებელს შეუძლია წაიკითხოს (აღადგინოს) ეს ML მოდელი ფაილი (მნისტ.

აქ რა არის მოდელის განლაგება?

მოდელის განლაგება . კონცეფცია განლაგება მონაცემთა მეცნიერებაში ეხება ა მოდელი პროგნოზირებისთვის ახალი მონაცემების გამოყენებით. მოთხოვნებიდან გამომდინარე, განლაგება ფაზა შეიძლება იყოს ისეთივე მარტივი, როგორც მოხსენების გენერირება ან ისეთი რთული, როგორც განმეორებადი მონაცემთა მეცნიერების პროცესის განხორციელება.

რატომ არის მანქანური სწავლების დანერგვა რთული?

პროგრამული კომპონენტის სხვა მასპინძელ გარემოში ადვილად მიგრაციისა და იქ გაშვების შესაძლებლობის არარსებობის გამო, ორგანიზაციები შეიძლება ჩაკეტილ იქნენ კონკრეტულ პლატფორმაში. ამან შეიძლება შექმნას ბარიერები მონაცემთა მეცნიერებისთვის მოდელების შექმნისას და განლაგება მათ. მასშტაბურობა. მასშტაბურობა არის რეალური პრობლემა მრავალი AI პროექტისთვის.