Google Cloud Platform piedāvā virkni rīku un pakalpojumu, kas ļauj izmantot mākoņdatošanas jaudu mašīnmācīšanās uzdevumiem.
Viens no šādiem rīkiem ir Google Cloud Machine Learning Engine, kas nodrošina pārvaldītu vidi mašīnmācīšanās modeļu apmācībai un izvietošanai. Izmantojot šo pakalpojumu, varat viegli mērogot savus apmācības darbus, lai izmantotu mākonī pieejamos skaitļošanas resursus. Izmantojot mākoņdatošanas virtuālās mašīnas (VM), varat apmācīt savus modeļus lielās datu kopās, neuztraucoties par vietējās aparatūras ierobežojumiem.
Apmācot mašīnmācīšanās modeļus lielās datu kopās, skaitļošanas prasības var būt nozīmīgas. Vietējām iekārtām var nebūt pietiekami daudz atmiņas vai apstrādes jaudas, lai efektīvi apstrādātu darba slodzi. Šādos gadījumos mākoņa risinājumi piedāvā mērogojamu un rentablu alternatīvu. Izmantojot mākoņdatošanas elastību, varat nodrošināt virtuālās mašīnas ar nepieciešamajiem resursiem, lai efektīvi veiktu apmācību uzdevumu.
Google Cloud Machine Learning Engine ļauj norādīt apmācībā izmantojamo virtuālo mašīnu veidu un izmēru. Varat izvēlēties dažādu veidu mašīnas, sākot no standarta līdz gadījumiem ar lielu atmiņu vai augstu CPU. Šī elastība ļauj pielāgot skaitļošanas resursus jūsu mašīnmācīšanās uzdevuma īpašajām prasībām.
Turklāt Google Cloud Platform nodrošina dalītas apmācības iespējas, kas vēl vairāk uzlabo jūsu apmācības darbu mērogojamību. Varat izplatīt apmācības procesu vairākās virtuālajās mašīnās, ļaujot ātrāk apmācīt modeļus un apstrādāt vēl lielākas datu kopas. Šī sadalītā apmācības iespēja ir īpaši noderīga, veicot skaitļošanas intensīvus uzdevumus, piemēram, apmācot dziļos neironu tīklus.
Izmantojot mākoni mašīnmācīšanās uzdevumiem, varat izmantot arī citus pakalpojumus, ko nodrošina Google Cloud Platform. Piemēram, varat izmantot Google Cloud Storage, lai saglabātu un pārvaldītu savas datu kopas, padarot tās viegli pieejamas apmācībai. Varat arī izmantot Google Cloud Dataflow datu pirmapstrādei un pārveidošanai, nodrošinot, ka jūsu dati ir apmācībai pareizajā formātā.
Izmantojot elastīgus mākoņskaitļošanas resursus, piemēram, Google Cloud Machine Learning Engine, varat apmācīt mašīnmācīšanās modeļus datu kopās, kas pārsniedz jūsu lokālā datora ierobežojumus. Izmantojot mākoņdatošanas jaudu, varat mērogot savus apmācības darbus, nodrošināt virtuālās mašīnas ar nepieciešamajiem resursiem un pat izplatīt apmācības procesu vairākos gadījumos. Šī elastība ļauj efektīvi apstrādāt lielas datu kopas un skaitļošanas ietilpīgus uzdevumus, padarot mākoņa risinājumus par lielisku izvēli mašīnmācībai.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning