포스트그레스ML은 간단한 PostgreSQL 확장에서 완벽한 MLops 플랫폼입니다. 데이터베이스 내에서 빠르고 간단하며 강력한 모델을 구축할 수 있습니다.
포스트그레스ML을 어떻게 사용하나요?
포스트그레스ML 사용법은 간단합니다. 다음 세 가지 단계를 따르세요: 1. pgml.train() 함수를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 2. pgml.deploy() 함수를 사용하여 모델을 배포합니다. 3. pgml.predict() 함수를 사용하여 예측을 수행합니다.
PostgresML의 핵심 기능
데이터베이스 내에서 원활한 MLops 플랫폼
최소한의 지연 시간과 계산 비용으로 높은 효율성
다양한 ML 라이브러리를 갖춘 오픈 소스 플랫폼
사용자 정의 포스트그레스 풀러를 통한 즉각적인 확장성
인기 있는 툴킷과 모델과 함께 작업할 수 있음
PostgresML의 사용 사례
#1스마트 장난감 챗봇
#2사이트 검색 관리
#3e911 긴급 사기 탐지
#4평균 페이스 예측
PostgresML의 자주 묻는 질문
포스트그레스ML이란 무엇인가요?
포스트그레스ML은 간단한 PostgreSQL 확장에서 완벽한 MLops 플랫폼입니다. 데이터베이스 내에서 빠르고 간단하며 강력한 머신 러닝 모델을 구축할 수 있습니다.
포스트그레스ML을 어떻게 사용할 수 있나요?
포스트그레스ML 사용법은 간단합니다. 모델을 훈련시키고 배포하고 예측하는 세 가지 단계를 따르면 됩니다. pgml.train(), pgml.deploy(), pgml.predict()와 같은 함수를 사용할 수 있습니다.
포스트그레스ML의 핵심 기능은 무엇인가요?
포스트그레스ML은 데이터베이스 내에서 원활한 MLops 플랫폼, 최소한의 지연 시간과 계산 비용으로 높은 효율성, 다양한 ML 라이브러리를 갖춘 오픈 소스 플랫폼, 사용자 정의 포스트그레스 풀러를 통한 즉각적인 확장성, 인기 있는 툴킷과 모델과 함께 작업할 수 있는 기능을 제공합니다.
포스트그레스ML의 사용 사례는 무엇인가요?
포스트그레스ML의 일반적인 사용 사례로 스마트 장난감 챗봇 구축, 사이트 검색 관리, e911 긴급 상황에서 사기 탐지, 평균 페이스 시계열 예측 등이 있습니다.
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