Hvordan træner og implementerer man en simpel AI-model i Google Cloud AI Platform via GCP-konsollens grafiske brugergrænseflade i en trin-for-trin-vejledning?
Google Cloud AI Platform tilbyder et omfattende miljø til at bygge, træne og implementere maskinlæringsmodeller i stor skala ved hjælp af Google Clouds robuste infrastruktur. Ved hjælp af Google Cloud Consoles brugergrænseflade kan brugerne orkestrere arbejdsgange til modeludvikling uden at skulle interagere direkte med kommandolinjeværktøjer. Den trinvise vejledning nedenfor demonstrerer, hvordan man...
Hvad er de faktiske ændringer som følge af rebranding af Google Cloud Machine Learning som Vertex AI?
Google Clouds overgang fra Cloud Machine Learning Engine til Vertex AI repræsenterer en betydelig udvikling i platformens muligheder og brugeroplevelse, der sigter mod at forenkle maskinlærings-livscyklussen (ML) og forbedre integrationen med andre Google Cloud-tjenester. Vertex AI er designet til at give en mere samlet, end-to-end maskinlæringsplatform, der omfatter hele
Hvorfor blev AutoML Tables udgået, og hvad efterfølger dem?
Google Clouds AutoML Tables var en tjeneste designet til at gøre det muligt for brugere automatisk at bygge og implementere maskinlæringsmodeller på strukturerede data. AutoML-tabeller blev ikke afbrudt i traditionel forstand, deres muligheder var fuldt integreret i Vertex AI. Denne tjeneste var en del af Googles bredere AutoML-pakke, som havde til formål at demokratisere adgangen til
Hvad er formålet med AI Platform Pipelines, og hvordan imødekommer det behovet for MLOps?
AI Platform Pipelines er et kraftfuldt værktøj leveret af Google Cloud, der tjener et vigtigt formål inden for maskinlæringsoperationer (MLOps). Dets primære mål er at imødekomme behovet for effektiv og skalerbar styring af maskinlærings-workflows, der sikrer reproducerbarhed, skalerbarhed og automatisering. Ved at tilbyde en samlet og strømlinet platform, AI Platform