Публикации по теме 'gcp'
Защитите функции Google Cloud с помощью API Gateway
Создайте интерфейс для защиты ваших ресурсов
В своей предыдущей статье я даю советы по безопасности для начинающих full-stack . Я говорю о многих аспектах, которые следует учитывать при развертывании серверной части в Интернете. Один из них (и я настаиваю на этом !!) касается важности наличия шлюза API, защищающего общедоступные маршруты.
Я покажу, как легко настроить шлюз, который будет защищать и контролировать функции Google Cloud.
Во второй статье я объясняю, как добавить..
Как подойти к проблеме классификации текста (часть 3/3)
Это последняя часть задачи классификации текста ( Первая ) ( Вторая ).
ДАВАЙТЕ ОБСЛУЖИВАТЬ НАШУ МОДЕЛЬ В ПРОИЗВОДСТВЕ
Чтобы обслуживать модель, нам нужно всего лишь:
Очистить вводимый текст Загрузите токенизатор Загрузите модель Предсказывать
ЛЕГКИЙ? Правильно?
Хорошо, давайте посмотрим, как сделать прогноз с помощью модели, а затем мы создадим REST API для обслуживания его в облаке .
Много модных словечек… Давайте посмотрим, что они означают!
Использование модели..
Растущий всплеск интеллектуальных облачных решений на основе машинного обучения
Машинное обучение — одна из трендовых технологий. Он берет на себя ведущую роль в решении различных задач в реальном времени. Вам должно быть интересно, почему и что это на самом деле?
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой мы обучаем модели данных, загружаем, преобразовываем их и, наконец, извлекаем из них полезные знания. Мы готовим машины к изучению модели, а затем к принятию решений. Машинное обучение становится технологией, с помощью которой мы..
AWS VS Azure VS Google Cloud — «Сравнительный анализ облачных платформ для машинного обучения»
Существует множество облачных платформ, предоставляющих услуги машинного обучения. В этой статье обсуждается сравнительный анализ между этими широко используемыми облачными платформами и каждой из их различных функций, поддерживаемых машинным обучением. Существуют различные функции, которые являются общими для всех этих платформ, в то время как некоторые из них специально предоставляются только конкретными платформами. Здесь будут обсуждаться AWS SageMaker от Amazon, ML Engine от Google,..
Подход к сокращению времени окупаемости для вариантов использования машинного обучения
Аннотация
В наш цифровой век гиперконкуренции и сотрудничества варианты использования с поддержкой искусственного интеллекта и машинного обучения являются ключом к непрерывным и прорывным инновациям в бизнес-среде, новой норме после коронавируса. После разработки первоначального экспериментального варианта использования предприятию нужна гибкая платформа для ускоренного развертывания модели в производственной среде. Иногда специалисты по данным и аналитики тратят много времени на сбор..
Извлечение текста и маркировка удостоверений личности с помощью Yolo v3
Всем привет!! Это мой первый блог на Medium, надеюсь, вы простите мой английский и орфографию. Давайте начнем!
Во-первых, я хочу отметить, что большая часть содержания и теории будет извлечена из этого сообщения Тахи Эмара, в котором показано, как использовать yolo для обнаружения пользовательских объектов.
В этом посте я покажу вам, как идентифицировать определенные области текстов на удостоверении личности, а затем сопоставить их с желаемой меткой. Вкратце, мы сначала пометим..
Развертывание модели машинного обучения с FastAPI на Google Kubernetes Engine (Google Cloud Platform)
Тренировать модель с довольно высокой точностью (или какой бы метрикой вы не пользовались) - это здорово, определенно заслуживает того, чтобы выпить бутылку шампанского. Но как вы собираетесь его использовать сейчас? Пакетное предсказание всего на вашем компьютере? Это был бы эквивалент машинного обучения, показывающий ваш веб-сайт с ноутбука в местной кофейне.
Что мы собираемся сделать, так это сделать так, чтобы каждый мог получить доступ к нему через API. Если вы не знаете, что такое..
