Агуулгын хүснэгт:
Видео: Та машин сургалтын загварыг үйлдвэрлэлд хэрхэн нэвтрүүлэх вэ?
2024 Зохиолч: Lynn Donovan | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2023-12-15 23:50
Энгийн технологийн стек ашиглан анхны ML загвараа үйлдвэрлэлд суулгаарай
- Сургалт a машин сургалтын загвар орон нутгийн систем дээр.
- Дүгнэлтийн логикийг колбонд оруулах.
- Колбоны аппликейшнийг савлахын тулд docker-ийг ашиглах.
- Докер контейнерийг AWS ec2 инстанс дээр байршуулж, вэб үйлчилгээг ашиглаж байна.
Энгийнээр хэлэхэд та ML загварыг үйлдвэрлэлд хэрхэн нэвтрүүлэх вэ?
Сонголтууд байршуулах чиний Үйлдвэрлэлд байгаа ML загвар Нэг байрлуулах арга чиний ML загвар зүгээр л сургаж, шалгасан хадгална ML загвар (sgd_clf), зохих нэрээр (жишээ нь, mnist), файлын зарим байршилд үйлдвэрлэл машин. Хэрэглэгчид үүнийг уншиж (сэргээх) боломжтой ML загвар файл (mnist.
Та колбо ашиглан машин сургалтын загварыг хэрхэн ашиглах вэ? Амжилттай байршуулах а Flask бүхий машин сургалтын загвар болон Heroku, танд дараах файлууд хэрэгтэй болно: загвар.
Энэхүү нийтлэлийн үндсэн хэсгүүд нь дараах байдалтай байна.
- GitHub репозитор үүсгэх (заавал биш)
- Титаникийн өгөгдлийг ашиглан загвар бүтээж, сонго.
- Flask програм үүсгэх.
- Колбоны програмыг орон нутагт турших (заавал биш)
- Хероку руу байршуулах.
- Туршилтын програм.
Мөн машин сургалтын загварыг ашиглах нь юу гэсэн үг болохыг мэдэх үү?
Байрлуулалт нь таныг нэгтгэх арга юм a машин сургалтын загвар өгөгдөлд тулгуурлан практик бизнесийн шийдвэр гаргахын тулд одоо байгаа үйлдвэрлэлийн орчинд. Энэ бол сүүлийн үе шатуудын нэг юм машин сурах амьдралын мөчлөг ба хамгийн төвөгтэй үеүүдийн нэг байж болно.
Та үйлдвэрлэлд хэрхэн нэвтрүүлэх вэ?
Үүнийг анхаарч, чанарыг эрсдэлд оруулахгүйгээр үйлдвэрлэлд саадгүй нэвтрүүлэх зарим арга замын талаар ярилцъя
- Аль болох автоматжуулах.
- Програмаа зөвхөн нэг удаа бүтээж, багцлаарай.
- Үргэлж ижил аргаар байрлуул.
- Аппликешн дээрээ онцлог тугуудыг ашиглан байрлуул.
- Жижиг хэсгүүдэд байрлуулж, үүнийг байнга хий.
Зөвлөмж болгож буй:
Машин сургалтын ерөнхий алдаа гэж юу вэ?
Машин сургалтын болон статистик сургалтын онолын хяналттай сургалтын программуудад ерөнхийлөлтийн алдаа (түүний гадуурх алдаа гэж нэрлэдэг) нь алгоритм нь урьд өмнө нь хараагүй өгөгдлийн үр дүнгийн утгыг хэр үнэн зөв таамаглах боломжтойг илэрхийлдэг хэмжүүр юм
Би машин сургалтын талаар юу сурах ёстой вэ?
Та машин сургалтанд суралцаж эхлэхээсээ өмнө дараах сэдвийн талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл авсан бол илүү дээр байх болно. Магадлалын онол. Шугаман алгебр. Графикийн онол. Оновчлолын онол. Байесийн аргууд. Тооцоолол. Олон хувьсагчийн тооцоо. Мөн програмчлалын хэл, мэдээллийн сан гэх мэт:
Машин сургалтын загварт шилжих гэж юу вэ?
Википедиа, чөлөөт нэвтэрхий толь. Урьдчилан таамаглах аналитик болон машин сургалтын хувьд ойлголтын шилжилт гэдэг нь загвар нь урьдчилан таамаглахыг оролдож буй зорилтот хувьсагчийн статистик шинж чанар нь цаг хугацааны явцад урьдчилан тооцоолоогүй байдлаар өөрчлөгддөг гэсэн үг юм. Цаг хугацаа өнгөрөх тусам таамаглал нь үнэн зөв биш болдог тул энэ нь асуудал үүсгэдэг
Машин сургалтын регрессийн асуудал гэж юу вэ?
Регрессийн асуудал нь гаралтын хувьсагч нь "цалин" эсвэл "жин" гэх мэт бодит эсвэл тасралтгүй утга байх үед үүсдэг. Олон янзын загварыг ашиглаж болно, хамгийн энгийн нь шугаман регресс юм. Энэ нь цэгүүдээр дамждаг хамгийн сайн гипер хавтгайтай өгөгдлийг тохируулахыг оролддог
AI болон машин сургалтын давуу тал юу вэ?
Товчхондоо, хиймэл оюун ухаан болон машин сургалт нь бидэнд хэрэгжих боломжтой ойлголтыг бий болгохын тулд өгөгдлийн хүчийг ашиглах арга замыг сайжруулж, Брэндийн зорилгод хүрэх шинэ хэрэгслийг бидэнд өгсөн. Бид илүү өндөр хувийн тохиргоо, илүү сайн, гүнзгий хэрэглэгчийн оюун ухаан, зах зээлд гарах өндөр хурд гэх мэтийн талаар ярьж байна уу