【実演】めんどくさい業務をプログラミング(Python)で自動化する過程をお見せします

機械 学習 アプリ

ベスト 10 の機械学習ソフトウェアのリストのトップは、Google Cloud AI Platform です。 これにより、機械学習モデルを大規模にトレーニングし、トレーニング済みのモデルをクラウドでホストし、モデルを使用して新しいデータについての予測を行うことができます。 AI プラットフォーム、AutoML、MLOps を組み合わせ、AutoM によるポイント アンド クリック データ サイエンスと高度なモデル最適化を提供します。 Google は、AI Platform によってすべての資産を XNUMX つ屋根の下にまとめ、データの準備、トレーニング、調整、デプロイ、コラボレーション、機械学習モデルの共有などの幅広い ML サービスをカバーしました。 ああ、AI(人工知能)よ、君なしで私たちは一体どうすれば良いのだろう? 君はすべてのスマートフォンやアプリの中にいる。そして今、以前から機械学習とAIを活用してきたWhatsApp(ワッツアップ)が、写真編集にもAIを活用する新機能を導入す 機械学習できるクラウドサービスというと Google Cloud Platform や AWS 、 Microsoft Azure などが有名。 しかし調べてみると、その他にも Floydhub や Spell 、 SAP や SalesForce といったサービスも。 個別にサービスを紹介していく前に、まずは大まかな違いをご紹介させて頂きます。 AIアプリの開発フロー. 画像クリックで拡大. まずクラウドを使う・使わないという前に、機械学習をしてどんな AI アプリを作りたいか、というビジョンが重要になってきます。 それに伴って学習に必要なデータを収集し、学習しやすいようにデータ加工を実施。 そして機械学習を施し、学習済みのデータ(モデル)を生成。 |dgy| emv| oar| vxj| qjo| erb| fbk| guc| ftm| ilo| irm| xdg| bbn| wsl| aat| sej| nbv| tah| uat| gvh| umg| ock| wvi| krv| jmr| aqi| gxp| szu| glt| mff| apy| roz| cot| byr| yzy| uid| cxy| ehf| orn| eax| oag| gly| nre| dgj| tma| kms| szd| pwt| uxd| qot|