Итак, вы только что провели выходные, читая потрясающую исследовательскую работу, а также убедили руководителя отдела данных в вашей команде, что вы можете приступить к ее внедрению как можно скорее! По привычке вы запускаете свой любимый редактор и начинаете программировать, модель именно то, что вам нужно, с небольшими изменениями для бумаги. Ваши тесты сработали, и теперь все, что вам нужно сделать, это развернуть модель для данных о клиентах с планом каким-то образом вытащить ваши..

Обслуживайте и обрабатывайте данные в реальном времени с помощью модели Tensorflow с использованием Pub-Sub, Cloud Dataflow, BigQuery и Vertex AI. В этом проекте мы прогнозируем стоимость проезда, когда пользователь заказывает такси. В отличие от традиционного расчета цен, здесь цена рассчитывается динамически на основе нескольких параметров, включая функцию количество поездок за последние 5 минут , которая выступает в качестве прокси для реального временной трафик. Содержание..

Новая платформа искусственного интеллекта Vertex AI от Google Cloud уже является эталоном, когда речь идет об инновациях, и теперь имеет набор новых инструментов, помогающих в развитии машинного обучения. Читайте дальше, чтобы узнать, что нового предлагает технологический гигант и как его могут использовать другие компании. Что такое вершинный ИИ? Vertex AI — это платформа машинного обучения, которая позволяет быстрее создавать, развертывать и масштабировать модели с помощью..

TensorFlow TensorFlow — это комплексная платформа для машинного обучения . Он поддерживает следующее: Числовые вычисления на основе многомерных массивов GPU и распределенная обработка Автоматическое дифференцирование Создание, обучение и экспорт моделей Вершинный ИИ Vertex AI – это платформа машинного обучения (МО), позволяющая обучать и развертывать модели машинного обучения и приложения ИИ . Vertex AI сочетает в себе инженерию данных, науку о данных и..

С каждой новой функцией Vertex AI упрощает запуск прототипов машинного обучения (ML) в производство. В настоящее время вам больше не нужно быть экспертом по ML Ops, чтобы разрабатывать конвейеры производственного уровня в Google Cloud Platform (GCP). Однако, несмотря на то, что в GCP есть много инструментов, которые облегчают специалистам по данным и специалистам по машинному обучению выполнение операций машинного обучения, разнообразие инструментов может быть немного ошеломляющим...