Ar CMLE gali nuskaityti iš „Google Cloud“ saugyklos duomenų ir naudoti nurodytą išmokytą modelį išvadoms daryti?
Tikrai, gali. „Google Cloud Machine Learning“ yra funkcija, vadinama „Cloud Machine Learning Engine“ (CMLE). CMLE suteikia galingą ir keičiamo dydžio platformą, skirtą mokyti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius debesyje. Tai leidžia vartotojams skaityti duomenis iš debesies saugyklos ir panaudoti išmokytą modelį išvadoms daryti.
Kalbant apie duomenų skaitymą iš debesies saugyklos, CMLE siūlo sklandų integravimą su įvairiomis saugojimo parinktimis, įskaitant „Google Cloud Storage“. Naudotojai gali saugoti savo treniruočių duomenis ir kitus susijusius failus debesies saugyklose. Tada CMLE gali pasiekti šiuos segmentus ir nuskaityti duomenis mokymo proceso metu. Tai leidžia efektyviai ir patogiai valdyti duomenis, taip pat galimybę panaudoti didelius duomenų rinkinius, kurie gali viršyti vietinės saugyklos talpą.
Kalbant apie apmokyto modelio naudojimą, CMLE leidžia vartotojams nurodyti apmokytą modelį, saugomą debesies saugykloje numatymo užduotims atlikti. Kai modelis bus išmokytas ir išsaugotas saugykloje debesyje, CMLE gali jį lengvai pasiekti ir panaudoti, kad galėtų numatyti naujus duomenis. Tai ypač naudinga, kai reikia įdiegti apmokytą modelį ir atlikti realiojo laiko prognozes gamybos aplinkoje.
Norėdami iliustruoti šią koncepciją, apsvarstykite scenarijų, kai mašininio mokymosi modelis buvo išmokytas klasifikuoti vaizdus. Išmokytas modelis saugomas debesies saugyklos kibire. Naudodami CMLE, vartotojai gali nurodyti apmokyto modelio vietą debesies saugykloje ir įdiegti jį kaip galutinį tašką. Tada šis galutinis taškas gali būti naudojamas siunčiant naujus vaizdus klasifikuoti. CMLE nuskaitys parengtą modelį iš debesies saugyklos, atliks reikiamus skaičiavimus ir pateiks prognozes, pagrįstas įvesties vaizdais.
CMLE iš tikrųjų turi galimybę nuskaityti duomenis iš debesies saugyklos ir nurodyti parengtą modelį išvadoms. Ši funkcija leidžia efektyviai valdyti duomenis ir diegti apmokytus modelius realiose programose.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažanga mašininio mokymosi srityje:
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ar „eager“ režimas neleidžia paskirstyti „TensorFlow“ skaičiavimo funkcijų?
- Ar „Google“ debesies sprendimus galima naudoti norint atsieti kompiuteriją nuo saugyklos, kad būtų galima efektyviau lavinti ML modelį naudojant didelius duomenis?
- Ar „Google Cloud Machine Learning Engine“ (CMLE) siūlo automatinį išteklių gavimą ir konfigūravimą bei tvarko išteklių išjungimą, kai modelio mokymas baigtas?
- Ar galima treniruoti mašininio mokymosi modelius savavališkai dideliuose duomenų rinkiniuose be jokių trukdžių?
- Ar naudojant CMLE kuriant versiją reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį?
- Ar Tensorflow gali būti naudojamas giliųjų neuronų tinklų (DNN) mokymui ir išvadoms?
- Kas yra gradiento didinimo algoritmas?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje „Mašininio mokymosi tobulinimas“.