Na področju umetne inteligence in strojnega učenja proces usposabljanja modelov v oblaku vključuje različne korake in premisleke. Eden takih premislekov je shranjevanje nabora podatkov, ki se uporablja za usposabljanje. Čeprav nalaganje nabora podatkov v Google Storage (GCS) pred usposabljanjem modela strojnega učenja v oblaku ni absolutna zahteva, je zelo priporočljivo iz več razlogov.
Prvič, Google Storage (GCS) zagotavlja zanesljivo in razširljivo rešitev za shranjevanje, posebej zasnovano za aplikacije v oblaku. Ponuja visoko vzdržljivost in razpoložljivost ter zagotavlja, da je vaš nabor podatkov varno shranjen in dostopen, kadar koli ga potrebujete. Če naložite nabor podatkov v GCS, lahko izkoristite te funkcije in zagotovite celovitost in razpoložljivost svojih podatkov v celotnem procesu usposabljanja.
Drugič, uporaba GCS omogoča brezhibno integracijo z drugimi orodji in storitvami Google Cloud Machine Learning. Izkoristite lahko na primer Google Cloud Datalab, zmogljivo okolje, ki temelji na prenosnih računalnikih, za raziskovanje, analizo in modeliranje podatkov. Datalab nudi vgrajeno podporo za dostop do podatkov, shranjenih v GCS, in njihovo upravljanje, kar olajša predhodno obdelavo in transformacijo nabora podatkov pred usposabljanjem modela.
Poleg tega GCS ponuja učinkovite zmogljivosti prenosa podatkov, kar vam omogoča hitro in učinkovito nalaganje velikih naborov podatkov. To je še posebej pomembno pri delu z velikimi podatki ali pri usposabljanju modelov, ki zahtevajo znatne količine podatkov za usposabljanje. Z uporabo GCS lahko izkoristite Googlovo infrastrukturo za učinkovito obdelavo postopka prenosa podatkov, s čimer prihranite čas in sredstva.
Poleg tega GCS ponuja napredne funkcije, kot so nadzor dostopa, urejanje različic in upravljanje življenjskega cikla. Te funkcije vam omogočajo upravljanje in nadzor dostopa do vašega nabora podatkov, sledenje spremembam in avtomatizacijo politik hrambe podatkov. Takšne zmogljivosti so ključne za vzdrževanje upravljanja podatkov in zagotavljanje skladnosti s predpisi o zasebnosti in varnosti.
Nazadnje, z nalaganjem nabora podatkov v GCS ločite shranjevanje podatkov od okolja za usposabljanje. Ta ločitev omogoča večjo prilagodljivost in prenosljivost. Preprosto lahko preklapljate med različnimi izobraževalnimi okolji v oblaku ali delite nabor podatkov z drugimi člani ekipe ali sodelavci brez potrebe po zapletenih procesih prenosa podatkov.
Čeprav ni obvezno naložiti nabora podatkov v Google Storage (GCS) pred usposabljanjem modela strojnega učenja v oblaku, je zelo priporočljivo zaradi zanesljivosti, razširljivosti, integracijskih zmogljivosti, učinkovitega prenosa podatkov, naprednih funkcij in prilagodljivosti, ki jih ponuja . Z izkoriščanjem GCS lahko zagotovite celovitost, razpoložljivost in učinkovito upravljanje svojih podatkov o usposabljanju, kar na koncu izboljša celoten potek dela strojnega učenja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning