Шта значи креирати алгоритме који уче на основу података, предвиђају и доносе одлуке?
Стварање алгоритама који уче на основу података, предвиђају исходе и доносе одлуке у сржи је машинског учења у области вештачке интелигенције. Овај процес укључује обуку модела који користе податке и омогућавају им да генерализују обрасце и доносе тачна предвиђања или одлуке о новим, невидљивим подацима. У контексту Гоогле Цлоуд Мацхине
Који су кораци укључени у коришћење услуге предвиђања Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а?
Процес коришћења услуге предвиђања Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а укључује неколико корака који омогућавају корисницима да примене и искористе моделе машинског учења за прављење предвиђања у великом обиму. Ова услуга, која је део Гоогле Цлоуд АИ платформе, нуди решење без сервера за покретање предвиђања на обученим моделима, омогућавајући корисницима да се фокусирају на
Које су примарне опције за послуживање извезеног модела у производњи?
Када је реч о опслуживању извезеног модела у производњи у области вештачке интелигенције, посебно у контексту Гоогле Цлоуд машинског учења и предвиђања без сервера у великом обиму, постоји неколико примарних опција које су доступне. Ове опције пружају различите приступе постављању и служењу модела машинског учења, сваки са својим предностима и разматрањима.