ما هي الخطوات المتبعة في استخدام خدمة التنبؤ من Google Cloud Machine Learning Engine؟
تتضمن عملية استخدام خدمة التنبؤ في Google Cloud Machine Learning Engine عدة خطوات تمكّن المستخدمين من نشر نماذج التعلم الآلي واستخدامها لعمل تنبؤات على نطاق واسع. تقدم هذه الخدمة ، التي تعد جزءًا من منصة Google Cloud AI ، حلاً بدون خادم لتشغيل التنبؤات على النماذج المدربة ، مما يسمح للمستخدمين بالتركيز على
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع, مراجعة الامتحان
ما هي الخيارات الأساسية لخدمة نموذج مُصدَّر في الإنتاج؟
عندما يتعلق الأمر بخدمة نموذج مُصدَّر في الإنتاج في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في سياق Google Cloud Machine Learning والتنبؤات بدون خادم على نطاق واسع ، فهناك العديد من الخيارات الأساسية المتاحة. توفر هذه الخيارات طرقًا مختلفة لنشر نماذج التعلم الآلي وتقديمها ، ولكل منها مزاياها واعتباراتها.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع, مراجعة الامتحان
ماذا تفعل وظيفة "export_savedmodel" في TensorFlow؟
تعد وظيفة "export_savedmodel" في TensorFlow أداة مهمة لتصدير النماذج المدربة بتنسيق يمكن نشره واستخدامه بسهولة لعمل التنبؤات. تتيح هذه الوظيفة للمستخدمين حفظ نماذج TensorFlow الخاصة بهم ، بما في ذلك بنية النموذج والمعلمات التي تم تعلمها ، بتنسيق قياسي يسمى SavedModel. تنسيق SavedModel هو
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع, مراجعة الامتحان
كيف يمكننا إنشاء نموذج ثابت لخدمة التنبؤات في TensorFlow؟
لإنشاء نموذج ثابت لخدمة التنبؤات في TensorFlow ، هناك عدة خطوات يمكنك اتباعها. TensorFlow هو إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Google والذي يسمح لك ببناء ونشر نماذج التعلم الآلي بكفاءة. من خلال إنشاء نموذج ثابت ، يمكنك تقديم التنبؤات على نطاق واسع دون الحاجة إلى تدريب في الوقت الفعلي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من Google Cloud Machine Learning Engine في خدمة التنبؤات على نطاق واسع؟
الغرض من Google Cloud Machine Learning Engine في خدمة التنبؤات على نطاق واسع هو توفير بنية أساسية قوية وقابلة للتطوير لنشر نماذج التعلم الآلي وتقديمها. تتيح هذه المنصة للمستخدمين تدريب نماذجهم ونشرها بسهولة ، ثم إجراء تنبؤات بشأن كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي. من المزايا الرئيسية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع, مراجعة الامتحان