Video: Mashinani o'rganishda modelni qo'llash nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Modelni joylashtirish nima ? Joylashtirish a integratsiyalashgan usuldir mashinani o'rganish modeli ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mavjud ishlab chiqarish muhitiga.
Xuddi shunday, odamlar mashinani o'rganish modellari qanday o'rnatiladi?
Joylashtirish ning mashina o'rganish modellari , yoki oddiygina, qo'yish modellar ishlab chiqarishga aylantirish, o'zingni qilish demakdir modellar boshqa biznes tizimlaringiz uchun mavjud. tomonidan modellarni joriy etish , boshqa tizimlar ularga ma'lumotlarni yuborishi va ularning bashoratlarini olishi mumkin, bu esa o'z navbatida kompaniya tizimlariga qayta to'ldiriladi.
Xuddi shunday, ishlab chiqarishda ML modelini qanday qo'llaysiz? Variantlar uchun joylashtirish sizning ML modeli ishlab chiqarishda Bir joylashtirish usuli sizning ML modeli oddiygina o'qitilgan va sinovdan o'tganlarni saqlang ML modeli (sgd_clf), tegishli nomga ega (masalan, mnist), faylning ba'zi joyida ishlab chiqarish mashina. Iste'molchilar buni o'qishlari (tiklashlari) mumkin ML modeli fayl (mnist.
Bu erda modelni joylashtirish nima?
Modelni joylashtirish . tushunchasi joylashtirish ma'lumotlar fanida a ning qo'llanilishiga ishora qiladi model yangi ma'lumotlardan foydalangan holda bashorat qilish uchun. Talablarga qarab, joylashtirish faza hisobot yaratish kabi oddiy yoki takrorlanadigan ma'lumotlar fanini amalga oshirish kabi murakkab bo'lishi mumkin.
Nima uchun mashinani o'rganishni qo'llash qiyin?
Dasturiy ta'minot komponentini boshqa xost muhitiga osongina ko'chirish va u erda ishga tushirish imkoniyati yo'qligi sababli, tashkilotlar ma'lum bir platformaga qulflanib qolishi mumkin. Bu modellarni yaratishda ma'lumotlar olimlari uchun to'siqlar yaratishi mumkin va tarqatish ular. Masshtablilik. Ko'p AI loyihalari uchun masshtablilik haqiqiy muammodir.
Tavsiya:
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Mashinani o'rganishda model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Mashinani o'rganishda ramka nima?
Machine Learning Framework nima. Machine Learning Framework - bu interfeys, kutubxona yoki vosita bo'lib, ishlab chiquvchilarga asosiy algoritmlarning mayda-chuydasini tushunmasdan, mashinani o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beradi
Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi "ish haqi" yoki "og'irlik" kabi haqiqiy yoki doimiy qiymat bo'lsa. Ko'p turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng oddiy - chiziqli regressiya. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi
Mashinani o'rganishda xususiyatlarni qisqartirish nima?
Xususiyatlarni kamaytirishdan foydalanishdan maqsad kompyuter o'z vazifasini bajarishi uchun ishlov berishi kerak bo'lgan funksiyalar (yoki o'zgaruvchilar) sonini kamaytirishdir. Xususiyatlarni qisqartirish o'lchamlar sonini kamaytirish uchun ishlatiladi, bu esa ma'lumotlarni kamroq siyrak va mashinani o'rganish ilovalari uchun statistik ahamiyatga ega qiladi