我正在尝试弄清楚如何在我的应用程序中利用Stream进行活动跟踪和feed生成。该活动将是用户生成的内容和AI生成的内容的混合。“AI”组件将没有用户帐户,并且有两种不同的模型类型。我正在研究stream-django以及如何利用它。我目前有3个不同的模型,将生成活动。
User
Group
Place
我有一种方法可以让用户关注另一个用户,组或地点,但不确定如何将其转换为利用流。流中有像ContentTypes这样的东西吗?
我希望在一个地方管理我所有的Google Cloud机器学习模型(例如AI平台/Kubeflow/AutoML)。但是,我不确定在哪里可以找到AutoML,特别是我已经部署的AutoML表和模型。 随着复杂性的增加,我希望能够将AutoML模型移植到AI平台模型以迭代版本。此外,如果我想进行进一步的定制,我还可以将该模型引入Kubeflow,以进一步定制、版本化、管理和部署。 AI Platform、AutoML和Kubeflow的所有不同模型是如何管理和版本化的?
又是一年一度的云+峰会,在昨天的腾讯云+未来峰会上,Pony提出了很多重磅消息:打造“超级大脑”,语音版微信,再次提出“三网”设想,另外还给出了一个AI全免费开放的消息,可以看出“AI in All”不只是谈谈而已,而是整个社会的趋势走向,那么如何理解“超级大脑”?云计算又如何助力实现“AI in All”呢?
我目前正在研究一个回归问题,这个问题要求我预测固定资产的成本。为此,我使用了几个变量,并得出了一个预测成本。然而,我的上级希望我将时间作为一个变量纳入回归模型,而我对如何做到这一点感到困惑。我的数据集看起来像这样,不像时间序列数据集。
Name Capacity OEM Country Date of valuation MONTH YEAR Cost
A1 220 JAPAN JAPAN 1/1/2012 1 2012 300,000,000
A2 220