2) grpc使用http2.0更適用移動端的線上模型預測,或者基於tensorflowd的大規模線上模型部署和預測,flask更適用後端面向服務的手動模型部署和預測。 3)grpc節省資料空間,但與python互動需要做json和protbuf資料轉換,flask相容wsgi標準,適用於RESTful類服務,但資料傳輸佔用空間較大。
運用Python程式與統計工具分析數據,看懂數據背後的故事 建立與診斷預測模型 Who this course is for 想要入門數據的特質與統計的應用的人 對統計有粗淺基本概念,想進到時間序列或轉機器學習/ AI 領域的人 對程式有一些概念,想了解該金融數據與時間序列數據資料的統計性質、常用的分析與預測工具的人 想知道如何分析財...
有關使用Intel Iris Xe繪圖訓練機器學習模型的資訊。 描述 尋找有關適用于資料處理的 CUDA 核心是否在 Intel GPU 上可用的資訊。 解決方法 CUDA 僅適用于 NVIDIA* GPU。若要使用 TensorFlow 的 CUDA 功能, 請使用Nvidia GPU。 如果沒有 CUDA 功能,仍可進行機器學習。如需此方面的協助,請聯絡TensorFlow 社群。
本課程將分析時間序列資料,與建立機器學習模型的基礎。使用 Python 程式語言和 Jupyter Notebook 實作。讓你看得懂數據、了解模型的運作原理,並建立自己的預測模型。 # 給身為新手的你 這堂課內容涉及數理之處,也以圖解/視覺化的流程,展示其原理 # 給想打造自己模型的你 這堂課會按部就班引導你從原理、建模到...