linguagem de marcação preditiva modelo andorinhas python

 

 

Linguagem de marcação preditiva modelo andorinhas python

 

Implantação de modelo com PMML, o Predictive. A Predictive Model Markup Language (PMML) é um formato de troca de modelo preditivo baseado em XML. fornece uma maneira para aplicativos analíticos descreverem e trocarem modelos preditivos produzidos por algoritmos de mineração de dados e aprendizado de máquina, bem como redes neurais. Outros detalhes. A Predictive Model Markup Language (PMML) é uma linguagem de marcação baseada em XML, projetada para fornecer um método de definição de modelos de aplicativos relacionados à análise preditiva e à mineração de dados. A PMML tenta eliminar problemas proprietários e incompatibilidade dos modelos de troca de aplicativos.

08/11/2012 A idéia por trás desta demonstração é mostrar como é fácil implantar operacionalmente uma solução preditiva, uma vez representada na PMML, a Predictive Model Markup Language. PMML significa "Predictive Model Markup Language. É o padrão de fato para representar soluções preditivas. Um arquivo PMML pode conter uma infinidade de transformações de dados (pré e pós-processamento), bem como um ou mais modelos preditivos. O que é Linguagem de Marcação Preditiva de Modelo (PMML). Predictive Model Markup Language. - Instrutor] Às vezes, queremos criar modelos em uma ferramenta, como Python, usando blocos de anotações Jupyter interativos, e depois implantar esse modelo usando uma estrutura diferente, como um Java de alto desempenho que possuimos a Linguagem de Marcação Preditiva do Modelo. vulgarmente conhecido como PMML.

 

Existe algum plano para considerar o modelo preditivo

A PMML (Predictive Model Markup Language) é um formato de intercâmbio de modelo preditivo baseado em XML, concebido pelo Dr. Robert Lee Grossman, então diretor do Centro Nacional de Mineração de Dados da Universidade de Illinois em Chicago.

 

PMML FAQ: Predictive Model Markup Language. Predictive Model Markup Language.