استقرار مدل در یادگیری ماشین چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

استقرار مدل چیست؟ ? گسترش روشی است که توسط آن a مدل یادگیری ماشین به یک محیط تولید موجود برای اتخاذ تصمیمات تجاری عملی بر اساس داده ها.

به همین ترتیب، مردم می پرسند، مدل های یادگیری ماشین چگونه مستقر می شوند؟

گسترش از مدل های یادگیری ماشینی ، یا به عبارت ساده تر مدل ها به تولید، یعنی ساختن شما مدل ها در دسترس سایر سیستم های تجاری شما توسط استقرار مدل ها ، سیستم های دیگر می توانند داده ها را برای آنها ارسال کنند و پیش بینی های آنها را دریافت کنند که به نوبه خود در سیستم های شرکت پر می شوند.

به طور مشابه، چگونه یک مدل ML را در تولید مستقر می کنید؟ گزینه هایی برای استقرار شما مدل ML در حال تولید یکی راه استقرار شما مدل ML است، به سادگی آموزش دیده و آزمایش شده را ذخیره کنید مدل ML (sgd_clf)، با یک نام مرتبط مناسب (به عنوان مثال mnist)، در برخی از مکان های فایل در تولید دستگاه. مصرف کنندگان می توانند این را بخوانند (بازیابی کنند). مدل ML فایل (mnist.

در اینجا، استقرار مدل چیست؟

استقرار مدل . مفهومی از گسترش در علم داده به کاربرد الف اشاره دارد مدل برای پیش بینی با استفاده از داده های جدید بسته به الزامات، گسترش فاز می تواند به سادگی تولید یک گزارش و یا به پیچیدگی اجرای یک فرآیند علم داده تکرارپذیر باشد.

چرا استقرار یادگیری ماشین سخت است؟

عدم توانایی انتقال آسان یک جزء نرم افزاری به محیط میزبان دیگر و اجرای آن در آنجا، سازمان ها می توانند در یک پلت فرم خاص قفل شوند. این می تواند موانعی را برای دانشمندان داده در هنگام ایجاد مدل ها ایجاد کند استقرار آنها مقیاس پذیری. مقیاس پذیری یک مسئله واقعی برای بسیاری از پروژه های هوش مصنوعی است.