欧美午夜精品久久久久久浪潮,欧美三级不卡在线播放,日韩视频在线观看

集成過程從選擇適合您的項目需求的 API 開始。例如，如果您需要圖像識別功能，您可以選擇 Google Cloud Vision 或 Microsoft Azure 的計算機(jī)視覺 API 等 API。選擇后，請仔細(xì)閱讀文檔以了解如何使用 API，包括可用端點、身份驗證方法、加密和請求-響應(yīng)格式。標(biāo)準(zhǔn)化端點可確保應(yīng)用與 API 交互方式的一致性。

接下來，您將在應(yīng)用程序中實現(xiàn)從端點發(fā)送和接收數(shù)據(jù)的 API。這涉及使用必要的參數(shù)和身份驗證令牌構(gòu)建 HTTP 請求。例如，對于文本分析 API，您將向包含文本數(shù)據(jù)的 API 發(fā)送 POST 請求。您的實現(xiàn)必須妥善解決可能發(fā)生的任何錯誤。為了獲得成功的響應(yīng)，您必須正確提取有用的信息，例如情緒分?jǐn)?shù)或分類標(biāo)簽。

最重要的是，您需要準(zhǔn)備和格式化輸入數(shù)據(jù)，以使其符合 ML API 的要求。您可能需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、清理、驗證和轉(zhuǎn)換，以確保數(shù)據(jù)適合分析并獲得最佳結(jié)果。

注意模型交互端點的標(biāo)準(zhǔn)化。UbiOps 等平臺為數(shù)據(jù)科學(xué)代碼提供了易于使用的部署層，即使您上傳新代碼，也能以標(biāo)準(zhǔn)化格式維護(hù)端點。這種標(biāo)準(zhǔn)化簡化了集成過程，并確保應(yīng)用程序能夠與機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行一致交互。

管理和擴(kuò)展您的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

有效管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型可確保您的 AI 應(yīng)用在解決實際問題時具有出色的性能和可靠性。以下是一些需要考慮的關(guān)鍵點：

MLflow 和 TensorBoard 等工具有助于跟蹤準(zhǔn)確度、精確度、召回率和延遲等關(guān)鍵指標(biāo)，從而提供對生產(chǎn)環(huán)境中模型行為的洞察。
團(tuán)隊可以使用 DVC 或 Git 等平臺實施版本控制來管理模型變更和更新。這樣如果出現(xiàn)問題，可以輕松回滾。
日志和警報系統(tǒng)（例如 Datadog 或 Prometheus 的日志和警報系統(tǒng)）有助于檢測異?；蛐阅芟陆?。
隨著數(shù)據(jù)模式的發(fā)展，模型保持相關(guān)性和有效性也很重要。因此，使用 Kubeflow 等工具中的自動化管道用新數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型。

對于擴(kuò)展 ML 模型，可以考慮以下一些策略：

確保模型在不同的需求和增加的工作負(fù)載下表現(xiàn)良好。
工程師可以使用 Kubernetes 或 Amazon SageMaker 等基于云的解決方案來有效地協(xié)調(diào)和管理資源。
負(fù)載平衡是必要的，以防止任何單個模型實例成為瓶頸。為此，NGINX 等工具可以將傳入請求分發(fā)到多個實例。
開發(fā)人員可以使用量化或模型修剪等技術(shù)來優(yōu)化模型的速度和資源效率。這些通常使用 TensorFlow Lite 或 ONNX 等框架來實現(xiàn)。
對于自定義模型，將模型工件存儲在同一 Google Cloud 項目內(nèi)的 Cloud Storage 存儲桶中可確?？稍L問性和安全性。

機(jī)器學(xué)習(xí) API 的實際用例

機(jī)器學(xué)習(xí) API 在解決不同行業(yè)的現(xiàn)實問題中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。例如：

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，Highmark Health 等組織使用 AI 來提高護(hù)理服務(wù)、藥物研發(fā)和臨床試驗規(guī)劃的效率。美國退伍軍人事務(wù)部利用 AI 來提高偏遠(yuǎn)軍事設(shè)施癌癥檢測的準(zhǔn)確性。
Snapchat 的 My AI 聊天機(jī)器人使用 OpenAI 的GPT 系列大型語言模型(LLM)。
Khan Academy 的 Khanmigo 使用 OpenAI 的 GPT-4 提供個人輔導(dǎo)和教學(xué)輔助。
在交通運輸領(lǐng)域，德克薩斯州中部區(qū)域交通管理局利用 Vertex AI 實現(xiàn)運營現(xiàn)代化，提高效率和服務(wù)交付。
在客戶服務(wù)方面，百思買和 Magalu 等公司已經(jīng)創(chuàng)建了人工智能虛擬助手，以增強(qiáng)客戶參與度和支持。
此外，豐田投資的公司W(wǎng)oven也利用人工智能實現(xiàn)自動駕駛。

常見挑戰(zhàn)和解決方案

機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的實施面臨著一系列獨特的挑戰(zhàn)。

ML 模型依賴于大量、多樣化且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。否則，模型性能不佳且結(jié)果不準(zhǔn)確。徹底的數(shù)據(jù)清理、預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)可以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量并解決不平衡問題。投資數(shù)據(jù)收集和標(biāo)記工作也有助于提高數(shù)據(jù)可用性。
特征選擇是一個從大量數(shù)據(jù)集中找出最相關(guān)特征的過程，可能是一個非常耗時的過程。有效的特征選擇對于構(gòu)建準(zhǔn)確的模型是必不可少的，各種技術(shù)和工具都可以協(xié)助這一過程。
優(yōu)化 ML 模型需要調(diào)整超參數(shù)以調(diào)整學(xué)習(xí)率和性能。適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化技術(shù)可以確保模型得到適當(dāng)?shù)挠?xùn)練并在實際應(yīng)用中表現(xiàn)良好。

概括

在這篇博文中，我們討論了機(jī)器學(xué)習(xí) API 的工作原理以及針對不同用例存在的不同類型。人工智能領(lǐng)域發(fā)展迅速。未來似乎有望看到人工智能民主化與這些新創(chuàng)新一起獲得更多主流吸引力。開源人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) API 等趨勢證實了全球社區(qū)致力于讓人工智能更簡單、更易于用戶使用的承諾。

現(xiàn)在，利用強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI API 生態(tài)系統(tǒng)，比以往任何時候都更有可能打造具有影響力的產(chǎn)品。但對于未來的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，持續(xù)監(jiān)控、了解和研究 AI 產(chǎn)品的不同方面至關(guān)重要。

對于 AI 產(chǎn)品或 API，Moesif 通過提供產(chǎn)品歷程的深入分析，使其中一些挑戰(zhàn)變得非常容易解決。

原文鏈接：https://www.moesif.com/blog/technical/api-development/APIs-For-Machine-Learning/