Vai Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) piedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu un apstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ir spēcīgs Google Cloud Platform (GCP) rīks, lai apmācītu mašīnmācības modeļus sadalītā un paralēlā veidā. Tomēr tas nepiedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu, kā arī neapstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas. Šajā atbildē mēs to darīsim
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Vai, izmantojot CMLE, lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots?
Izmantojot CMLE (Cloud Machine Learning Engine), lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots. Šī prasība ir svarīga vairāku iemeslu dēļ, kas tiks detalizēti izskaidroti šajā atbildē. Pirmkārt, sapratīsim, ko nozīmē “eksportētais modelis”. CMLE kontekstā eksportēts modelis
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Vai CMLE var nolasīt Google mākoņa krātuves datus un izmantot noteiktu apmācītu modeli secinājumu veikšanai?
Patiešām, tā var. Pakalpojumā Google Cloud Machine Learning ir funkcija ar nosaukumu Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE nodrošina jaudīgu un mērogojamu platformu mašīnmācības modeļu apmācībai un izvietošanai mākonī. Tas ļauj lietotājiem nolasīt datus no mākoņa krātuves un izmantot apmācītu modeli secinājumu veikšanai. Kad runa ir par
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas