使用预测模型标记语言部署机器学习模型
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最新模型部署-IBM CODAIT-中。
该演示背后的想法是向您展示一旦以PMML（预测模型标记语言）表示，在操作上部署预测解决方案有多么容易。作为样板房。
预测音频文件中的语言。
更一般而言，我们可以使用预测模型标记语言（PMML）来表示预测模型，并将其传达给其他语言/框架。这个想法类似于Web服务如何通过标准协议（例如JSON或Thrift）相互通信。 PMML是用于表示预测分析模型的事实上的标准语言。
PMML代表“预测模型标记语言。它是表示预测解决方案的事实上的标准。PMML文件可能包含无数的数据转换（预处理和后处理）以及一个或多个预测模型。因为它是作为一项标准，PMML允许不同的统计和数据挖掘工具使用相同的语言。
什么是PMML。
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部署预测模型-数据科学中心。
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使用自动化工具部署模型
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具有退避功能的语言检测。
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Python中的NLTK语言检测代码。
Software AG最近宣布推出Nyoka，这是一个开放源代码库，可让数据科学家将人工智能，机器学习和预测分析模型改造为预测模型标记语言（PMML）行业标准。
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预测性建模和生产部署-insideBIGDATA。
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模型部署-Saed Sayad。
部署您的机器学习模型以释放其潜力
2019年6月17日。数据科学和机器学习工程团队创建了。预测模型标记语言（Predictive Model Markup Language））。训练完模型后，必须将其部署到生产中。
genkaeru.localinfo.jp/职位/ 6997084。
通过预测模型标记语言学习部署机器学习模型
PDF在文字和语音上的母语识别。
预测模型标记语言，JörnFranke的博客。
巴基斯坦语言的自动语言识别。
Cyareresnews.unblog.fr/2019/09/23/语言识别-的短文本段与 - n-gram中的模型
比较基于马尔可夫过程的自然语言识别方法。
预测模型标记语言（PMML）是基于XML的预测模型交换格式，由Robert Lee Grossman博士设想，当时由伊利诺伊大学的国家数据挖掘中心主任提供，该方法为分析应用程序描述和描述提供了一种方法。交换由数据挖掘和机器学习算法产生的预测模型。
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