在数据采集器中用TensorFlow进行实时机器学习

在预览管道上，乳腺癌数据记录的输入通过了上面所述的数据流管道过程，包括服务于我们的TensorFlow模型。发送给Kafka生产者的最终输出记录数据（如上所示）包括用于分类的模型所使用的乳腺癌特征，在用户定义的字段TF_Model_Classification中模型输出值为0或1，以及由Expression Evaluator创建的Condition字段中表示相应的癌症状况是良性或恶性。

总结

本文说明了在Data Collector 3.5.0中使用最新发布的TensorFlow Evaluator。一般来说，这个评估器将允许你提供预训练的TensorFlow模型，用于生成预测结果和分类结果，而无需编写任何自己的代码。

【编辑推荐】

1. 面向开发者的18个机器学习平台
2. 用Azure ML Service构建和部署机器学习模型
3. 机器学习常见算法分类汇总大全
4. 想了解机器学习的看过来，一招教你变大神！
5. 机器学习算法优缺点对比及选择（汇总篇）

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!