Índice
A
- ablación, Aumento de datos
- AdaBoost, Boosting, Aumento del tiempo de entrenamiento y diseño
- AdaNet, Otros métodos de conjunto
- Cuadernos de la Plataforma de IA, Explicaciones de los modelos de implementación
- Pipelines de la Plataforma AI, Reentrenamiento programado, Ejecución del pipeline en la Plataforma Cloud AI
- Plataforma de Predicción de IA, Herramientas de Datos y Modelos, Ejecución del pipeline en la Plataforma de IA en la Nube, Otras herramientas de versionado sin servidor, Después del entrenamiento
- Componente empujador de la Plataforma de IA, Ejecutar el pipeline en la Plataforma de IA en la Nube
- Formación de la plataforma de IA, herramientas de datos y modelos, ajuste de hiperparámetros totalmente gestionado
- Preparación para la IA, Preparación para laIA-Fase de transformación: Procesos totalmente automatizados
- Alexander, Christopher, ¿Quéson los patrones de diseño?
- Algoritmo de reducción total, Entrenamiento sincrónico
- Detección de anomalías, Detección de anomalías-Elegiruna arquitectura de modelos, Manejar muchas predicciones en tiempo casi real, Fraude y detección de anomalías
- ApacheAirflow, Solución, Apache Airflow y Kubeflow Pipelines
- Apache Beam, Batch and stream pipelines, Transformaciones eficientes con tf.transform, Solución-Reducirla sobrecarga computacional, Solución, Implementaciones alternativas
- Apache Flink, Solución, Implementaciones alternativas
- Apache Spark, Batch y stream pipelines, Solución, Implementaciones alternativas
- Apigee, Versionado de modelos con un servicio ...
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