Naujovinant „Colab“ naudojant daugiau skaičiavimo galios naudojant giluminio mokymosi virtualiąsias mašinas, duomenų mokslo ir mašininio mokymosi darbo eigos gali būti naudingos. Šis patobulinimas leidžia efektyviau ir greičiau skaičiuoti, todėl vartotojai gali mokyti ir įdiegti sudėtingus modelius su didesniais duomenų rinkiniais, o tai galiausiai pagerina našumą ir produktyvumą.
Vienas iš pagrindinių „Colab“ naujovinimo naudojant didesnę skaičiavimo galią pranašumų yra galimybė tvarkyti didesnius duomenų rinkinius. Giluminio mokymosi modeliams mokymams dažnai reikia daug duomenų, o numatytosios „Colab“ aplinkos apribojimai gali trukdyti tyrinėti ir analizuoti didelius duomenų rinkinius. Atnaujinę į gilaus mokymosi VM, vartotojai gali pasiekti galingesnius aparatinės įrangos išteklius, pvz., GPU arba TPU, kurie yra specialiai sukurti mokymo procesui paspartinti. Dėl šios padidintos skaičiavimo galios duomenų mokslininkai ir mašininio mokymosi praktikai gali dirbti su didesniais duomenų rinkiniais, todėl modeliai yra tikslesni ir patikimesni.
Be to, gilaus mokymosi VM siūlo didesnį skaičiavimo greitį, leidžiantį greičiau apmokyti modelį ir eksperimentuoti. Šių virtualių mašinų teikiama padidinta skaičiavimo galia gali žymiai sutrumpinti laiką, reikalingą sudėtingiems modeliams parengti, todėl mokslininkai gali greičiau kartoti ir eksperimentuoti. Šis spartos pagerinimas ypač naudingas dirbant su laiko reikalaujančiais projektais arba tyrinėjant kelias modelių architektūras ir hiperparametrus. Sumažinus skaičiavimams skiriamą laiką, „Colab“ naujovinimas naudojant didesnę skaičiavimo galią padidina produktyvumą ir leidžia duomenų mokslininkams sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio užduotis, pvz., funkcijų inžineriją ar modelio optimizavimą.
Be to, gilaus mokymosi VM siūlo labiau tinkinamą aplinką, palyginti su numatytąją „Colab“ sąranka. Vartotojai gali sukonfigūruoti VM, kad atitiktų jų specifinius reikalavimus, pvz., įdiegti papildomas bibliotekas ar programinės įrangos paketus. Šis lankstumas leidžia sklandžiai integruoti su esamomis darbo eigomis ir įrankiais, todėl duomenų mokslininkai gali panaudoti pageidaujamas sistemas ir bibliotekas. Be to, gilaus mokymosi VM suteikia prieigą prie iš anksto įdiegtų giluminio mokymosi sistemų, tokių kaip TensorFlow arba PyTorch, o tai dar labiau supaprastina mašininio mokymosi modelių kūrimą ir diegimą.
Kitas „Colab“ naujovinimo naudojant didesnę skaičiavimo galią pranašumas yra galimybė panaudoti specializuotus aparatinės įrangos spartintuvus, pvz., GPU arba TPU. Šie greitintuvai yra skirti atlikti sudėtingas matematines operacijas, kurių reikalauja gilaus mokymosi algoritmai, žymiai greičiau, palyginti su tradiciniais procesoriais. Naudodami šiuos aparatūros greitintuvus, duomenų mokslininkai gali pagreitinti mokymo procesą ir pasiekti greitesnį išvadų laiką, todėl mašininio mokymosi darbo eigos bus efektyvesnės ir keičiamos.
Naujovinant „Colab“, naudojant didesnę skaičiavimo galią naudojant gilaus mokymosi virtualiąsias mašinas, yra keletas duomenų mokslo ir mašininio mokymosi darbo eigos pranašumų. Tai leidžia vartotojams dirbti su didesniais duomenų rinkiniais, pagreitina skaičiavimo greitį, suteikia tinkinamą aplinką ir leidžia naudoti specializuotus aparatinės įrangos greitintuvus. Šie pranašumai galiausiai padidina produktyvumą, įgalina greitesnį modelių mokymą ir palengvina tikslesnių bei patikimesnių mašininio mokymosi modelių kūrimą.
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 CMLE gali nuskaityti iš „Google Cloud“ saugyklos duomenų ir naudoti nurodytą išmokytą modelį išvadoms daryti?
- Ar Tensorflow gali būti naudojamas giliųjų neuronų tinklų (DNN) mokymui ir išvadoms?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje „Mašininio mokymosi tobulinimas“.