Како можемо креирати статички модел за послуживање предвиђања у ТенсорФлов-у?
Среда, КСНУМКС август КСНУМКС
by ЕИТЦА Ацадеми
Да бисте креирали статички модел за послуживање предвиђања у ТенсорФлов-у, постоји неколико корака које можете пратити. ТенсорФлов је оквир за машинско учење отвореног кода који је развио Гоогле који вам омогућава да ефикасно изградите и примените моделе машинског учења. Креирањем статичког модела, можете послужити предвиђања у великом обиму без потребе за обуком у реалном времену
Која је сврха Гоогле-овог Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а у пружању предвиђања у великом обиму?
Среда, КСНУМКС август КСНУМКС
by ЕИТЦА Ацадеми
Сврха Гоогле-овог Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а у опслуживању предвиђања у великом обиму је да обезбеди моћну и скалабилну инфраструктуру за примену и послуживање модела машинског учења. Ова платформа омогућава корисницима да лако обуче и примене своје моделе, а затим да предвиђају велике количине података у реалном времену. Једна од главних предности
- 1
- 2