Che cos'è Classifier.export_saved_model e come utilizzarlo?
La funzione `Classifier.export_saved_model` è un metodo comunemente utilizzato nei flussi di lavoro di machine learning basati su TensorFlow, in particolare per il processo di distribuzione di modelli di machine learning in ambienti di produzione, come le piattaforme serverless di Google Cloud (ad esempio, AI Platform Prediction). La comprensione di questo metodo richiede familiarità con il framework TensorFlow, il formato SavedModel e le best practice per l'esportazione.
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In quali scenari si sceglierebbero le previsioni in batch rispetto alle previsioni in tempo reale (online) quando si fornisce un modello di apprendimento automatico su Google Cloud e quali sono i compromessi di ciascun approccio?
Nella scelta tra previsioni in batch e previsioni in tempo reale (online) su Google Cloud per la fornitura di un modello di machine learning, è importante considerare i requisiti specifici dell'applicazione, nonché i compromessi associati a ciascun approccio. Entrambe le metodologie presentano vantaggi e limiti distinti che possono influire significativamente su prestazioni, costi ed esperienza utente. Previsioni in batch
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In che modo la funzionalità di previsione serverless di Google Cloud semplifica l'implementazione e il ridimensionamento dei modelli di apprendimento automatico rispetto alle tradizionali soluzioni on-premise?
La funzionalità di previsione serverless di Google Cloud offre un approccio trasformativo all'implementazione e alla scalabilità dei modelli di machine learning, in particolare rispetto alle tradizionali soluzioni on-premise. Questa funzionalità fa parte della più ampia suite di servizi di machine learning di Google Cloud, che include strumenti come AI Platform Prediction. La natura serverless di questi servizi offre vantaggi significativi in termini di
Quali sono i cambiamenti effettivi dovuti al rebranding di Google Cloud Machine Learning in Vertex AI?
La transizione di Google Cloud da Cloud Machine Learning Engine a Vertex AI rappresenta un'evoluzione significativa nelle capacità della piattaforma e nell'esperienza utente, volta a semplificare il ciclo di vita del machine learning (ML) e a migliorare l'integrazione con altri servizi Google Cloud. Vertex AI è progettato per fornire una piattaforma di machine learning end-to-end più unificata che comprende l'intero
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Come creare una versione del modello?
La creazione di una versione di un modello di apprendimento automatico in Google Cloud Platform (GCP) è un passaggio fondamentale nell'implementazione di modelli per previsioni serverless su larga scala. Una versione in questo contesto si riferisce a un'istanza specifica di un modello che può essere utilizzata per le previsioni. Questo processo è parte integrante della gestione e del mantenimento di diverse iterazioni di
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Come ci si può iscrivere a Google Cloud Platform per fare esperienza pratica e fare pratica?
Per registrarti a Google Cloud nel contesto del programma di certificazione Artificial Intelligence and Machine Learning, focalizzato specificamente sulle previsioni serverless su larga scala, dovrai seguire una serie di passaggi che ti consentiranno di accedere alla piattaforma e di utilizzare le sue risorse in modo efficace. Google Cloud Platform (GCP) offre un'ampia gamma
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Qual è il significato del termine previsione serverless su larga scala?
Il termine "previsione serverless su larga scala" nel contesto di TensorBoard e Google Cloud Machine Learning si riferisce all'implementazione di modelli di machine learning in modo da eliminare la necessità per l'utente di gestire l'infrastruttura sottostante. Questo approccio sfrutta i servizi cloud che si adattano automaticamente per gestire diversi livelli di domanda
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Cos'è TensorBoard?
TensorBoard è un potente strumento di visualizzazione nel campo dell'apprendimento automatico comunemente associato a TensorFlow, la libreria di apprendimento automatico open source di Google. È progettato per aiutare gli utenti a comprendere, eseguire il debug e ottimizzare le prestazioni dei modelli di machine learning fornendo una suite di strumenti di visualizzazione. TensorBoard consente agli utenti di visualizzare vari aspetti del proprio
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Cos'è TensorFlow?
TensorFlow è una libreria di machine learning open source sviluppata da Google ampiamente utilizzata nel campo dell'intelligenza artificiale. È progettato per consentire a ricercatori e sviluppatori di creare e distribuire modelli di machine learning in modo efficiente. TensorFlow è particolarmente noto per la sua flessibilità, scalabilità e facilità d'uso, che lo rendono una scelta popolare per entrambi
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Cos'è il classificatore?
Un classificatore nel contesto dell'apprendimento automatico è un modello addestrato per prevedere la categoria o la classe di un determinato punto dati di input. È un concetto fondamentale nell'apprendimento supervisionato, in cui l'algoritmo apprende dai dati di addestramento etichettati per fare previsioni su dati invisibili. I classificatori sono ampiamente utilizzati in varie applicazioni
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