Apa itu penerapan model dalam pembelajaran mesin?
Apa itu penerapan model dalam pembelajaran mesin?

Video: Apa itu penerapan model dalam pembelajaran mesin?

Video: Apa itu penerapan model dalam pembelajaran mesin?
Video: 01 - Berkenalan dengan Machine Learning 2024, Mungkin
Anonim

Apa itu Model Deployment ? Penyebaran adalah metode yang Anda gunakan untuk mengintegrasikan a model pembelajaran mesin ke dalam lingkungan produksi yang ada untuk membuat keputusan bisnis praktis berdasarkan data.

Demikian juga, orang bertanya, bagaimana model pembelajaran mesin dikerahkan?

Penyebaran dari model pembelajaran mesin , atau sederhananya, menempatkan model ke dalam produksi, berarti membuat Anda model tersedia untuk sistem bisnis Anda yang lain. Oleh menyebarkan model , sistem lain dapat mengirim data kepada mereka dan mendapatkan prediksi mereka, yang pada gilirannya diisi kembali ke dalam sistem perusahaan.

Demikian pula, bagaimana Anda menerapkan model ML dalam produksi? Pilihan untuk menyebarkan milikmu Model ML dalam produksi Satu cara menyebarkan milikmu model ML adalah, cukup simpan yang terlatih dan teruji model ML (sgd_clf), dengan nama relevan yang tepat (misalnya mnist), di beberapa lokasi file di produksi mesin. Konsumen dapat membaca (mengembalikan) ini model ML berkas (mnist.

Di sini, apa itu penyebaran model?

Penerapan Model . Konsep dari penyebaran dalam ilmu data mengacu pada penerapan a model untuk prediksi menggunakan data baru. Tergantung pada persyaratan, penyebaran fase dapat sesederhana menghasilkan laporan atau serumit menerapkan proses ilmu data berulang.

Mengapa penerapan pembelajaran mesin sulit?

Kurangnya kemampuan untuk dengan mudah memigrasikan komponen perangkat lunak ke lingkungan host lain dan menjalankannya di sana, organisasi dapat terkunci ke dalam platform tertentu. Hal ini dapat menciptakan hambatan bagi ilmuwan data saat membuat model dan menyebarkan mereka. Skalabilitas. Skalabilitas adalah masalah nyata bagi banyak proyek AI.

Direkomendasikan: