Video: Was ist die Modellbereitstellung beim maschinellen Lernen?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Was ist Modellbereitstellung? ? Einsatz ist die Methode, mit der Sie a. integrieren Modell für maschinelles Lernen in eine bestehende Produktionsumgebung integrieren, um auf Basis von Daten praktische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Ebenso fragen die Leute, wie werden Modelle für maschinelles Lernen bereitgestellt?
Einsatz von Modelle für maschinelles Lernen , oder einfach, setzen Modelle in die Produktion, bedeutet, Ihre Modelle für Ihre anderen Geschäftssysteme verfügbar. Von Bereitstellung von Modellen , können andere Systeme Daten an sie senden und ihre Vorhersagen abrufen, die wiederum in die Unternehmenssysteme eingespeist werden.
Wie stellen Sie in ähnlicher Weise ein ML-Modell in der Produktion bereit? Optionen zu einsetzen Ihre ML-Modell in Produktion Einer Weg zu implementieren Ihre ML-Modell ist, einfach das trainierte und getestete speichern ML-Modell (sgd_clf), mit einem korrekten relevanten Namen (z. B. mnist), in einem Dateispeicherort auf dem Produktion Maschine. Die Verbraucher können dies lesen (wiederherstellen) ML-Modell Datei (mnist.
Was ist hier die Modellbereitstellung?
Modellbereitstellung . Das Konzept von Einsatz in Data Science bezieht sich auf die Anwendung von a Modell zur Vorhersage mit neuen Daten. Je nach Anforderung werden die Einsatz Die Phase kann so einfach sein wie die Erstellung eines Berichts oder so komplex wie die Implementierung eines wiederholbaren Data-Science-Prozesses.
Warum ist die Bereitstellung von maschinellem Lernen schwierig?
Ohne die Möglichkeit, eine Softwarekomponente einfach in eine andere Hostumgebung zu migrieren und dort auszuführen, können Unternehmen an eine bestimmte Plattform gebunden sein. Dies kann für Data Scientists Hindernisse bei der Erstellung von Modellen und Bereitstellung Sie. Skalierbarkeit. Skalierbarkeit ist für viele KI-Projekte ein echtes Thema.
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Was ist die Bereitstellung beim maschinellen Lernen?
Deployment ist die Methode, mit der Sie ein Machine-Learning-Modell in eine vorhandene Produktionsumgebung integrieren, um praktische Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen