Ce este implementarea modelului în învățarea automată?
Ce este implementarea modelului în învățarea automată?

Video: Ce este implementarea modelului în învățarea automată?

Video: Ce este implementarea modelului în învățarea automată?
Video: Fizică; cl. IX, "Modelul planetar al atomului. Nucleul atomic. Constituenții nucleului atomic" 2024, Noiembrie
Anonim

Ce este implementarea modelului ? Implementare este metoda prin care integrezi a model de învățare automată într-un mediu de producție existent pentru a lua decizii practice de afaceri bazate pe date.

De asemenea, oamenii se întreabă cum sunt implementate modelele de învățare automată?

Implementare de modele de învățare automată , sau pur și simplu, punând modele în producție, înseamnă să vă faceți modele disponibil pentru celelalte sisteme de afaceri ale dvs. De implementarea modelelor , alte sisteme le pot trimite date și le pot obține previziunile, care la rândul lor sunt populate înapoi în sistemele companiei.

În mod similar, cum implementați un model ML în producție? Opțiuni pentru disloca ta Modelul ML în producție unu modalitate de implementare ta Modelul ML este, pur și simplu salvați cei instruiți și testați Modelul ML (sgd_clf), cu un nume relevant adecvat (de exemplu, mnist), într-o locație de fișier din producție mașinărie. Consumatorii pot citi (restaura) acest lucru Modelul ML dosar (mnist.

Aici, ce este implementarea modelului?

Implementarea modelului . Conceptul de implementare în știința datelor se referă la aplicarea a model pentru predicție folosind date noi. În funcție de cerințe, cel implementare faza poate fi la fel de simplă ca generarea unui raport sau la fel de complexă ca implementarea unui proces repetabil de știință a datelor.

De ce este dificilă implementarea învățării automate?

Neavând capacitatea de a migra cu ușurință o componentă software într-un alt mediu gazdă și de a o rula acolo, organizațiile pot deveni blocate într-o anumită platformă. Acest lucru poate crea bariere pentru oamenii de știință de date atunci când creează modele și dislocarea lor. Scalabilitate. Scalabilitatea este o problemă reală pentru multe proiecte AI.

Recomandat: