Wat is model-ontplooiing in masjienleer?

2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42

Wat is modelontplooiing ? Ontplooiing is die metode waarmee jy 'n integreer masjienleermodel in 'n bestaande produksie-omgewing om praktiese besigheidsbesluite gebaseer op data te neem.

Net so, vra mense, hoe word masjienleermodelle ontplooi?

Ontplooiing van masjienleermodelle , of eenvoudig te stel modelle in produksie, beteken om jou modelle beskikbaar vir jou ander besigheidstelsels. Deur modelle te ontplooi , kan ander stelsels data aan hulle stuur en hul voorspellings kry, wat op hul beurt weer in die maatskappystelsels ingevul word.

Net so, hoe ontplooi jy 'n ML-model in produksie? Opsies om ontplooi jou ML-model in produksie Een manier om te ontplooi jou ML model is, stoor eenvoudig die opgelei en getoets ML model (sgd_clf), met 'n behoorlike relevante naam (bv. mnist), in een of ander lêerligging op die produksie masjien. Die verbruikers kan dit lees (herstel). ML model lêer (mnist.

Hierin, wat is modelontplooiing?

Model-ontplooiing . Die konsep van ontplooiing in datawetenskap verwys na die toepassing van a model vir voorspelling met behulp van 'n nuwe data. Afhangende van die vereistes, die ontplooiing fase kan so eenvoudig wees soos om 'n verslag te genereer of so kompleks soos die implementering van 'n herhaalbare datawetenskapproses.

Waarom is die ontplooiing van masjienleer moeilik?

As daar nie die vermoë is om 'n sagteware-komponent maklik na 'n ander gasheeromgewing te migreer en dit daar te laat loop nie, kan organisasies opgesluit raak in 'n spesifieke platform. Dit kan hindernisse vir datawetenskaplikes skep wanneer modelle geskep word en ontplooi hulle. Skaalbaarheid. Skaalbaarheid is 'n werklike probleem vir baie KI-projekte.