Cara menggunakan model pembelajaran mesin

Kitaran hayat model pembelajaran mesin bermula dengan pengumpulan data dan berakhir dengan penggunaan dan pemantauan. Berikut menerangkan pelbagai cara untuk menggunakan model ke dalam persekitaran.

Penempatan Edge menggunakan model terus ke aplikasi atau peranti IoT, tetapi dihadkan oleh sumber peranti tempatan dan skala serta kecekapan akan dihadkan.

2.Perkhidmatan web: Ini ialah kaedah penggunaan yang paling banyak digunakan. Model ini dikapsulkan menggunakan API REST dan keputusan ramalan diperoleh melalui panggilan HTTP ke titik akhir API.

3 Penyepaduan pangkalan data: Untuk kemas kini sekali-sekala kepada pangkalan data kecil, model ML boleh digunakan dalam pangkalan data. Pelayan pangkalan data menyokong penyepaduan skrip Python, juga sesuai untuk penggunaan model.

Cara model digunakan bergantung pada pelbagai keadaan. Apabila ia berkaitan dengan kebimbangan peraturan atau privasi tentang storan data, adalah perkara biasa untuk memilih untuk menggunakan model dalam aplikasi atas sebab keselamatan. Dan apabila anda perlu menyediakan berbilang peranti (seperti peranti mudah alih, web dan desktop), menyambungkan model dengan perkhidmatan web adalah lebih berkesan daripada mengaturnya secara berasingan pada setiap peranti. Ini membolehkan pengurusan terpusat dan penyelenggaraan model sambil mengurangkan penggunaan sumber peranti.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan model pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!