到目前為止,本課程的重點在於建構機器學習 (ML) 模型。 不過,正如圖 1 建議,實際的實際工作環境機器學習系統是非常龐大的 模型和模型只是一個相對小的部分
![圖 1. 含有下列元件的機器學習系統圖表:
資料收集, 特徵擷取, 程序管理工具
資料驗證、設定、機器資源管理
監控、提供基礎架構和機器學習模型程式碼機器學習
圖中的模型程式碼部分由其他九個
元件。](https://developers.google.cn/static/machine-learning/crash-course/images/MlSystem.png?authuser=0000&hl=zh-tw)
機器學習實際運作系統的核心是: 只是程式碼集程式碼集程式碼庫的 5% 以下 以及系統這並非錯誤;這明顯少於你 請注意,機器學習生產系統 投注大量資源 以便收集、驗證資料及擷取輸入資料的特徵
到目前為止,本課程的重點在於建構機器學習 (ML) 模型。 不過,正如圖 1 建議,實際的實際工作環境機器學習系統是非常龐大的 模型和模型只是一個相對小的部分
機器學習實際運作系統的核心是: 只是程式碼集程式碼集程式碼庫的 5% 以下 以及系統這並非錯誤;這明顯少於你 請注意,機器學習生產系統 投注大量資源 以便收集、驗證資料及擷取輸入資料的特徵
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上次更新時間:2024-08-13 (世界標準時間)。