Google Cloud Platform ponuja vrsto orodij in storitev, ki vam omogočajo, da izkoristite moč računalništva v oblaku za naloge strojnega učenja.
Eno takih orodij je Google Cloud Machine Learning Engine, ki zagotavlja upravljano okolje za usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja. S to storitvijo lahko preprosto razširite svoja usposabljanja, da izkoristite računalniške vire, ki so na voljo v oblaku. Z uporabo navideznih strojev (VM) v oblaku lahko urite svoje modele na velikih naborih podatkov, ne da bi vas skrbelo omejitve vaše lokalne strojne opreme.
Pri usposabljanju modelov strojnega učenja na velikih naborih podatkov so lahko računske zahteve precejšnje. Lokalni stroji morda nimajo dovolj pomnilnika ali procesorske moči za učinkovito obvladovanje delovne obremenitve. V takih primerih rešitve v oblaku ponujajo razširljivo in stroškovno učinkovito alternativo. Z izkoriščanjem prilagodljivosti računalništva v oblaku lahko virtualnim računalnikom zagotovite potrebna sredstva za učinkovito opravljanje nalog usposabljanja.
Google Cloud Machine Learning Engine vam omogoča, da določite vrsto in velikost navideznih računalnikov, ki se bodo uporabljali za usposabljanje. Izbirate lahko med različnimi tipi strojev, od standardnih do primerkov z veliko pomnilnika ali CPE. Ta prilagodljivost vam omogoča, da računalniške vire prilagodite posebnim zahtevam vaše naloge strojnega učenja.
Poleg tega Google Cloud Platform ponuja možnosti za porazdeljeno usposabljanje, kar dodatno izboljša razširljivost vaših izobraževalnih nalog. Proces usposabljanja lahko porazdelite na več navideznih strojev, kar vam omogoča hitrejše usposabljanje modelov in obdelavo še večjih naborov podatkov. Ta zmožnost porazdeljenega usposabljanja je še posebej uporabna pri računalniško intenzivnih nalogah, kot je usposabljanje globokih nevronskih mrež.
Z uporabo oblaka za naloge strojnega učenja lahko izkoristite tudi druge storitve, ki jih ponuja Google Cloud Platform. Izkoristite lahko na primer Google Cloud Storage za shranjevanje in upravljanje svojih naborov podatkov, tako da so zlahka dostopni za usposabljanje. Google Cloud Dataflow lahko uporabite tudi za predhodno obdelavo in transformacijo podatkov, s čimer zagotovite, da so vaši podatki v pravem formatu za usposabljanje.
Uporaba prilagodljivih virov računalništva v oblaku, kot je Google Cloud Machine Learning Engine, vam omogoča, da usposobite modele strojnega učenja na naborih podatkov, ki presegajo omejitve vašega lokalnega računalnika. Z izkoriščanjem moči računalništva v oblaku lahko razširite svoja izobraževalna opravila, zagotovite VM s potrebnimi viri in celo razdelite proces usposabljanja na več primerkov. Ta prilagodljivost vam omogoča učinkovito obvladovanje velikih naborov podatkov in računalniško intenzivnih nalog, zaradi česar so rešitve v oblaku odlična izbira za strojno učenje.
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