Google Cloud Platform pakub mitmesuguseid tööriistu ja teenuseid, mis võimaldavad teil kasutada pilvandmetöötluse võimsust masinõppe ülesannete täitmiseks.
Üks selline tööriist on Google Cloud Machine Learning Engine, mis pakub hallatavat keskkonda masinõppemudelite koolitamiseks ja juurutamiseks. Selle teenuse abil saate oma koolitustöid hõlpsalt skaleerida, et kasutada pilves saadaolevaid arvutusressursse. Pilvepõhiseid virtuaalmasinaid (VM-e) kasutades saate treenida oma mudeleid suurtel andmekogudel, muretsemata kohaliku riistvara piirangute pärast.
Masinõppemudelite treenimisel suurtel andmekogumitel võivad arvutusnõuded olla märkimisväärsed. Kohalikel masinatel ei pruugi töökoormuse tõhusaks käsitlemiseks piisavalt mälu või töötlemisvõimsust olla. Sellistel juhtudel pakuvad pilvepõhised lahendused skaleeritavat ja kulutõhusat alternatiivi. Pilvandmetöötluse paindlikkust ära kasutades saate varustada VM-id koolitusülesandega tõhusaks toimetulekuks vajalike ressurssidega.
Google Cloud Machine Learning Engine võimaldab teil määrata koolituseks kasutatavate VM-ide tüübi ja suuruse. Saate valida mitmesuguste masinatüüpide hulgast, alates standardsest kuni suure mälumahuga või suure protsessoriga eksemplarideni. See paindlikkus võimaldab teil kohandada arvutusressursse teie masinõppeülesande spetsiifiliste nõuetega.
Lisaks pakub Google Cloud Platform võimalusi hajutatud koolituseks, mis suurendab veelgi teie koolitustööde skaleeritavust. Saate jagada koolitusprotsessi mitme VM-i vahel, võimaldades teil oma mudeleid kiiremini koolitada ja käsitleda veelgi suuremaid andmekogumeid. See hajutatud koolitusvõimalus on eriti kasulik arvutusmahukate ülesannetega tegelemisel, näiteks sügavate närvivõrkude treenimisel.
Kasutades masinõppe ülesannete jaoks pilve, saate kasutada ka teisi Google Cloud Platformi teenuseid. Näiteks saate kasutada Google Cloud Storage'i oma andmekogumite salvestamiseks ja haldamiseks, muutes need koolituse jaoks hõlpsasti juurdepääsetavaks. Google Cloudi andmevoogu saate kasutada ka andmete eeltöötluseks ja teisendamiseks, tagades, et teie andmed on koolituseks õiges vormingus.
Paindlike pilvarvutusressursside (nt Google Cloud Machine Learning Engine) kasutamine võimaldab teil koolitada masinõppemudeleid andmekogumitel, mis ületavad teie kohaliku arvuti piire. Pilvandmetöötluse võimsust ära kasutades saate oma koolitustöid skaleerida, varustada VM-e vajalike ressurssidega ja isegi jagada koolitusprotsessi mitme eksemplari vahel. See paindlikkus võimaldab teil tõhusalt hallata suuri andmekogumeid ja arvutusmahukaid ülesandeid, muutes pilvepõhised lahendused masinõppe jaoks suurepäraseks valikuks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning