Cosa significa creare algoritmi che apprendono sulla base dei dati, prevedono e prendono decisioni?
La creazione di algoritmi in grado di apprendere in base ai dati, prevedere risultati e prendere decisioni è al centro dell’apprendimento automatico nel campo dell’intelligenza artificiale. Questo processo prevede l’addestramento dei modelli utilizzando i dati e consentendo loro di generalizzare modelli e fare previsioni o decisioni accurate su dati nuovi e invisibili. Nel contesto di Google Cloud Machine
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Previsioni serverless su larga scala
Quali sono i passaggi necessari per utilizzare il servizio di previsione di Google Cloud Machine Learning Engine?
Il processo di utilizzo del servizio di previsione di Google Cloud Machine Learning Engine prevede diversi passaggi che consentono agli utenti di implementare e utilizzare modelli di machine learning per fare previsioni su larga scala. Questo servizio, che fa parte della piattaforma Google Cloud AI, offre una soluzione serverless per l'esecuzione di previsioni su modelli addestrati, consentendo agli utenti di concentrarsi su
Quali sono le opzioni principali per servire un modello esportato in produzione?
Quando si tratta di servire un modello esportato in produzione nel campo dell'Intelligenza Artificiale, in particolare nel contesto delle previsioni Google Cloud Machine Learning e Serverless su larga scala, sono disponibili diverse opzioni principali. Queste opzioni forniscono diversi approcci alla distribuzione e al servizio di modelli di machine learning, ognuno con i propri vantaggi e considerazioni.