Video: ¿Qué es la implementación de modelos en el aprendizaje automático?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
¿Qué es la implementación de modelos? ? Despliegue es el método por el cual se integra un modelo de aprendizaje automático en un entorno de producción existente para tomar decisiones comerciales prácticas basadas en datos.
Asimismo, la gente pregunta, ¿cómo se implementan los modelos de aprendizaje automático?
Despliegue de modelos de aprendizaje automático , o simplemente, poniendo modelos en producción, significa hacer que su modelos disponible para sus otros sistemas comerciales. Por desplegando modelos , otros sistemas pueden enviarles datos y obtener sus predicciones, que a su vez se rellenan en los sistemas de la empresa.
Del mismo modo, ¿cómo se implementa un modelo de aprendizaje automático en producción? Opciones para desplegar tu Modelo ML en producción Uno forma de desplegar tu Modelo ML es, simplemente guarde el capacitado y probado Modelo ML (sgd_clf), con un nombre relevante adecuado (por ejemplo, mnist), en alguna ubicación de archivo en el producción máquina. Los consumidores pueden leer (restaurar) este Modelo ML archivo (mnist.
Aquí, ¿qué es la implementación del modelo?
Despliegue del modelo . El concepto de despliegue en ciencia de datos se refiere a la aplicación de un modelo para la predicción utilizando nuevos datos. Dependiendo de los requisitos, el despliegue La fase puede ser tan simple como generar un informe o tan compleja como implementar un proceso de ciencia de datos repetible.
¿Por qué es difícil la implementación del aprendizaje automático?
Al carecer de la capacidad para migrar fácilmente un componente de software a otro entorno host y ejecutarlo allí, las organizaciones pueden quedar atrapadas en una plataforma en particular. Esto puede crear barreras para los científicos de datos al crear modelos y desplegando ellos. Escalabilidad. La escalabilidad es un problema real para muchos proyectos de IA.
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