Публикации по теме 'google-cloud-platform'
Присоединяйтесь к нам на Ultimate Machine Learning with Google Cloud
21 февраля мы проводим мероприятие по машинному обучению совместно с Google Cloud. Наша команда экспертов покажет, как ваша компания может использовать машинное обучение в Google Cloud для более глубокого анализа. из ваших данных, развивайте бизнес и повышайте качество обслуживания клиентов. Мы расскажем о некоторых распространенных мифах о машинном обучении, а также об основных компонентах, которые вам понадобятся для начала работы с проектом машинного обучения, и о том, почему..
Использование блокнотов Google Cloud AI Platform в качестве веб-среды разработки Python
Этот пост содержит инструкции и советы по настройке и использованию Блокнотов Google Cloud AI Platform в качестве среды разработки. Он предназначен для инженеров-программистов, которые хотят знать, как использовать и находить общие функции IDE, но актуален для всех, кто хочет узнать, как использовать записные книжки Google Cloud AI Platform или JupyterLab.
Оглавление
Зачем использовать Data Science Tool в качестве IDE? Преимущества JupyterLab перед традиционной IDE Шаг 0:..
Развертывание моделей машинного обучения на Google Cloud Platform (GCP)
Тренируйтесь на Kaggle; развернуть в Google Cloud
Развертывание модели машинного обучения (ML) в производственной среде начинается с фактического построения модели, что можно сделать несколькими способами и с помощью множества инструментов.
Подход и инструменты, используемые на этапе разработки, очень важны для обеспечения плавной интеграции базовых модулей, составляющих конвейер машинного обучения. Если их не принять во внимание перед запуском проекта, велика вероятность того, что..
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ (ML) В GOOGLE CLOUD
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ (ML) В GOOGLE CLOUD
Подполе искусственного интеллекта, машинное обучение (ML) присутствует в современном мире повсюду. Подобно социальным приложениям, предлагающим вам товары для покупки на основе вашего поиска, данные получают по-новому. Это позволяет программам или приложениям учиться на собственном опыте, собирая данные. Машинное обучение помогает делать прогнозы на основе построения алгоритма, другими словами, этот алгоритм учится на данных в итеративном..
Начало работы с Jupyter + Spark в облаке в 2020 году
Легко разверните ноутбук на базе кластера больших данных
2020 год - отличный год для погружения в большие данные с кластерами Jupyter и Spark. Все 3 ведущих облачных провайдера (Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud) настроили управляемые сервисы для раскрутки кластеров с предварительно загруженными Jupyter и Spark. В связи с бурным ростом больших данных и низким порогом входа (как по стоимости, так и по усилиям) знание того, как решать проблемы с большими данными с..
Личный тест облачных сервисов анализа настроений
Чуть более года назад я был на мероприятии в Манчестерском университете, где обсуждалась тема «Искусственный интеллект в маркетинге». Вместо банальной болтовни «ИИ изменит все», которую можно увидеть в LinkedIn, презентация и последующие вопросы и ответы были сосредоточены на путях того, как мы фактически выйдем на новые конечные точки автоматизации с использованием ИИ и машинного обучения.
Довольно интересным предметом разговора была обработка естественного языка и анализ сантиментов...
Модернизация Soompi - Часть 3
Установление нового стандарта для интерфейсных служб
В идеалистическом мире переписывание приложений было бы оптимальным решением большинства проблем программирования. Проблемы с наследием? Перепишите их прочь! Потеряли контекст того, что влечет за собой услуга? Перепишите свое понимание в! Однако такой наивный подход к решению таких проблем не всегда является правильным, учитывая реальные ограничения, такие как фиксированное количество времени на завершение проектов и получение..
