Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
Dejansko lahko. V Google Cloud Machine Learning obstaja funkcija, imenovana Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE zagotavlja zmogljivo in razširljivo platformo za usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja v oblaku. Uporabnikom omogoča branje podatkov iz shrambe v oblaku in uporabo usposobljenega modela za sklepanje.
Ko gre za branje podatkov iz shrambe v oblaku, CMLE ponuja brezhibno integracijo z različnimi možnostmi shranjevanja, vključno z Google Cloud Storage. Uporabniki lahko shranijo svoje podatke o vadbi in vse druge ustrezne datoteke v vedra za shranjevanje v oblaku. CMLE lahko nato dostopa do teh veder in bere podatke med procesom usposabljanja. To omogoča učinkovito in priročno upravljanje podatkov ter možnost izkoriščanja velikih naborov podatkov, ki lahko presežejo lokalno zmogljivost shranjevanja.
Kar zadeva uporabo usposobljenega modela, CMLE uporabnikom omogoča, da določijo usposobljeni model, shranjen v shrambi v oblaku za naloge napovedovanja. Ko je model usposobljen in shranjen v shrambo v oblaku, lahko CMLE zlahka dostopa do njega in ga uporablja za napovedovanje novih podatkov. To je še posebej uporabno, ko je treba razmestiti usposobljen model in narediti napovedi v realnem času v proizvodnem okolju.
Za ponazoritev tega koncepta razmislite o scenariju, kjer je bil model strojnega učenja usposobljen za razvrščanje slik. Usposobljeni model je shranjen v vedru za shranjevanje v oblaku. S CMLE lahko uporabniki določijo lokacijo usposobljenega modela v shrambi v oblaku in ga uvedejo kot končno točko. To končno točko lahko nato uporabite za pošiljanje novih slik za razvrščanje. CMLE bo prebral usposobljeni model iz shrambe v oblaku, izvedel potrebne izračune in zagotovil napovedi na podlagi vhodnih slik.
CMLE ima dejansko zmožnost branja podatkov iz shrambe v oblaku in določanja usposobljenega modela za sklepanje. Ta funkcija omogoča učinkovito upravljanje podatkov in uvajanje usposobljenih modelov v aplikacije v resničnem svetu.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- Ko je jedro razcepljeno s podatki in je izvirnik zaseben, ali je lahko razcepljeno javno in če je tako, ne gre za kršitev zasebnosti?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali je Tensorflow mogoče uporabiti za usposabljanje in sklepanje globokih nevronskih mrež (DNN)?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju