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machine-learning - 顧客の技術的問題の解決を自動化 L3 チケットを生成
さまざまな入力からテキストを理解し、それに従って判断するアプリ/ソフトウェアを開発したい。さらに、システムが混乱した場合、ユーザーはその出力を手動で提供できます。次回以降、システムはこれらのシナリオでそのような出力を提供することを学習する必要があります。基本的に、システムは過去の経験から学ばなければなりません。このシステムで処理したい仕事は、顧客の技術的な問題を解決するという平凡な仕事です (生産 L3 チケット)。この場合の入力は、注文のような顧客の問題 (注文が停滞している状態やプッシュしたい状態など) であり、2 番目の入力は現在の状態の注文 (複数からその注文に対して取得されたデータ) です。データベースのテーブル) . これら 2 つの入力の場合、出力は、特定の列を更新し、その順序で XML を起動するなど、実行する必要のあるアクションになります。私が必要だと思うツールは、過去の混乱したシナリオから学ぶために、テキストと機械学習を理解するための自然言語プロセッサ (NLP) ライブラリです。
node.js - NodeJS の Google Cloud Prediction API ライブラリでサービス アカウントの認証情報を認証できませんでした
ライブラリを使用していましたがgoogleapis
、JWT を使用してサービス アカウントの資格情報を正常に認証しました。次に、Prediction API 用の特定のモジュールを含むライブラリを見つけましたgoogle-cloud
が、同じサービス アカウント資格情報の認証に失敗しました。
私は Google Computing Engine や App Engine を使用しておらず、ローカル開発に取り組んでいます
私はドキュメントのコードに従っています:
そしてそれは戻ります:
どこで問題が発生するのかわかりません。また、認証しgoogleapis
て統合する必要があるかどうかもわかりませんgoogle-cloud
。サンプルも不足しています。
python - ml.projects.predict 関数にはどのようなパラメーターがあり、どのように呼び出すのですか?
このhttps://cloud.google.com/ml/reference/rest/v1beta1/projects/predict関数を使用しようとしています。このhttps://cloud.google.com/ml/docs/quickstarts/predictionの例に従ってdeployable
、mnist コードのバージョンをアップロードし、そのモデルとバージョンを作成しました。ここで、Python コードから予測結果を取得したいと考えています。
この関数の説明を読んでも、どのように実行すればよいのかわかりません。パラメータの説明がどこにあり、どのように見えるべきかわかりません。
たとえば、次のコードを使用して学習タスクを作成しました。
パラメーターを使用して jobs.create 関数を呼び出していました:parent
およびbody
. projects.predict
ドキュメントから、関数に必要なパラメーターとそれらを構築する方法がわかりません。出力形式について書いてありますが、入力引数は省略しています。
python - 「TypeError: 不明なサイズの ctype 'EVP_MD_CTX' をインスタンス化できません」Google 予測 API を構築しようとしている
google-prediction - Cloud ML を使用するために Google Cloud Shell で環境をセットアップ中にエラーが発生しました
https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/getting-set-upの指示に従います。
- プロジェクトを作成し、Cloud Shell を開始しました。
以下のスクリプトを実行して、必要なツールと依存関係をインストールします
期待される効果 >>
実際の結果 >>