현재 상황에서 모든 것이 쉬운데 왜 프로젝트를 완료하기 위해 방대한 양의 데이터 세트를 다루어야 할까요? 머신 러닝 개념은 AI 분야에서 파생되었습니다. 패턴 인식과 계산 학습을 기반으로 합니다 시장성테스트.
머신러닝 분류:
지도 학습: 입력과 출력 사이에 쌍 대 쌍 관계가 적용됩니다.
비지도 학습: 이 경우 출력은 입력의 동적 조건에 따라 달라집니다.
강화 학습: 이 경우 소프트웨어는 출력을 높이기 위해 환경에 대한 조치를 취합니다.
분산 머신 러닝은 다중 노드 플랫폼입니다. 여기에는 여러 알고리즘이 포함되어 있으며 성능, 정확성을 개선하고 입력 데이터 수를 늘리는 데 도움이 되는 시스템을 개발합니다. 빅데이터 개념은 분산 학습의 새로운 플랫폼을 열었습니다. 분산 학습 시스템은 높은 수준의 복잡성이 필요하기 때문에 설계하기 어렵습니다.
오늘날 사용 가능한 머신 러닝 플랫폼은 여러 개 있습니다. 하지만 가장 정교한 것을 원한다면 TensorPort가 가장 좋습니다. 이 플랫폼은 번거로운 설정 없이 TensorFlow 프로젝트를 쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 성능을 개선하고 처리하기 쉽게 만드는 데 사용되는 분산 머신 러닝 플랫폼 입니다 .
TensorPort의 흥미로운 기능:
TensorPort는 최고 수준에서 수많은 실험을 실행하고 있습니다. 테라바이트 규모의 데이터를 처리합니다. 여러 개의 병렬 컴퓨팅 노드를 처리하는 플랫폼입니다.
TensorPort의 또 다른 가장 중요한 특징은 GIT 및 GIT 파일 저장 시스템을 사용하여 장기간 대량의 데이터를 저장하기 때문에 데이터를 잃을 가능성이 없다는 것입니다. TensorPort에서 이전에 업로드된 파일에 액세스할 수 있으므로 데이터의 재현성에 도움이 됩니다.
다음으로 흥미로운 기능은 협업입니다. 다른 머신 레벨 프로젝트와 협업하는 데 도움이 됩니다. 다른 머신 러닝 팀을 초대하고, 다른 사람과 프로젝트를 공유하고