„Google Cloud Platform“ siūlo daugybę įrankių ir paslaugų, leidžiančių panaudoti debesų kompiuterijos galią atliekant mašininio mokymosi užduotis.
Vienas iš tokių įrankių yra „Google Cloud Machine Learning Engine“, kuris suteikia valdomą aplinką mokymui ir mašininio mokymosi modelių diegimui. Naudodamiesi šia paslauga galite lengvai išplėsti savo mokymo darbus, kad galėtumėte panaudoti debesyje esančius skaičiavimo išteklius. Naudodami debesies pagrindu veikiančias virtualias mašinas (VM), galite treniruoti savo modelius naudodami didelius duomenų rinkinius, nesijaudindami dėl vietinės aparatinės įrangos apribojimų.
Mokant mašininio mokymosi modelius dideliuose duomenų rinkiniuose, skaičiavimo reikalavimai gali būti dideli. Vietiniai įrenginiai gali neturėti pakankamai atminties ar apdorojimo galios, kad galėtų efektyviai apdoroti darbo krūvį. Tokiais atvejais debesies sprendimai yra keičiamo dydžio ir ekonomiškai efektyvi alternatyva. Išnaudodami debesų kompiuterijos lankstumą, galite aprūpinti VM reikiamais ištekliais, kad būtų galima efektyviai atlikti mokymo užduotį.
„Google Cloud Machine Learning Engine“ leidžia nurodyti mokymui naudojamų VM tipą ir dydį. Galite rinktis iš įvairių mašinų tipų, nuo standartinių iki didelės atminties ar didelio procesoriaus pavyzdžių. Šis lankstumas leidžia suderinti skaičiavimo išteklius su specifiniais mašininio mokymosi užduoties reikalavimais.
Be to, „Google Cloud Platform“ siūlo paskirstytų mokymų parinktis, kurios dar labiau padidina jūsų mokymo darbų mastelį. Galite paskirstyti mokymo procesą keliose VM, kad galėtumėte greičiau treniruoti modelius ir tvarkyti dar didesnius duomenų rinkinius. Ši paskirstyta mokymo galimybė yra ypač naudinga atliekant daug skaičiavimo reikalaujančias užduotis, pvz., lavinant giliuosius neuroninius tinklus.
Naudodami debesį mašininio mokymosi užduotims atlikti, taip pat galite pasinaudoti kitomis „Google Cloud Platform“ teikiamomis paslaugomis. Pavyzdžiui, galite panaudoti „Google Cloud Storage“, kad saugotumėte ir tvarkytumėte savo duomenų rinkinius, kad juos būtų lengva pasiekti mokymui. Taip pat galite naudoti „Google Cloud Dataflow“ išankstiniam duomenų apdorojimui ir transformavimui, užtikrindami, kad jūsų duomenys būtų tinkamo formato mokymams.
Naudodami lanksčius debesų skaičiavimo išteklius, pvz., „Google Cloud Machine Learning Engine“, galite mokyti mašininio mokymosi modelius duomenų rinkiniuose, kurie viršija jūsų vietinio kompiuterio ribas. Išnaudodami debesų kompiuterijos galią, galite išplėsti savo mokymo darbus, aprūpinti VM reikalingais ištekliais ir netgi paskirstyti mokymo procesą keliuose egzemplioriuose. Šis lankstumas leidžia efektyviai tvarkyti didelius duomenų rinkinius ir daug skaičiavimo reikalaujančias užduotis, todėl debesies sprendimai yra puikus pasirinkimas mašininiam mokymuisi.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning