Google Cloud Platform ofertas gamon da iloj kaj servoj, kiuj ebligas al vi utiligi la potencon de nuba komputado por maŝinlernado-taskoj.
Unu tia ilo estas Google Cloud Machine Learning Engine, kiu disponigas administritan medion por trejnado kaj deplojado de maŝinlernado-modeloj. Kun ĉi tiu servo, vi povas facile grimpi viajn trejnajn laborojn por uzi la komputilajn rimedojn disponeblajn en la nubo. Uzante nub-bazitajn virtualajn maŝinojn (VM), vi povas trejni viajn modelojn sur grandaj datumaroj sen zorgi pri la limigoj de via loka aparataro.
Trejnante maŝinlernajn modelojn sur grandaj datumaroj, la komputilaj postuloj povas esti signifaj. Lokaj maŝinoj eble ne havas sufiĉe da memoro aŭ pretigpovo por trakti la laborkvanton efike. En tiaj kazoj, nub-bazitaj solvoj ofertas skaleblan kaj kostefikan alternativon. Utiligante la flekseblecon de nuba komputado, vi povas provizi VM-ojn per la necesaj rimedoj por trakti la trejnan taskon efike.
Google Cloud Machine Learning Engine permesas al vi specifi la tipon kaj grandecon de VM-oj por esti uzataj por trejnado. Vi povas elekti el diversaj maŝintipoj, de norma ĝis alta memoro aŭ alta CPU-kazoj. Ĉi tiu fleksebleco ebligas al vi kongrui la komputilajn rimedojn al la specifaj postuloj de via maŝinlernada tasko.
Aldone, Google Cloud Platform disponigas eblojn por distribuita trejnado, kiu plue plibonigas la skaleblecon de viaj trejnaj laboroj. Vi povas distribui la trejnan procezon tra pluraj VMs, ebligante vin trejni viajn modelojn pli rapide kaj manipuli eĉ pli grandajn datumarojn. Tiu distribuita trejnadkapablo estas precipe utila dum traktado komputile intensajn taskojn, kiel ekzemple trejnado de profundaj neŭralaj retoj.
Uzante la nubon por maŝinlernadaj taskoj, vi ankaŭ povas utiligi aliajn servojn provizitajn de Google Cloud Platform. Ekzemple, vi povas utiligi Google Cloud Storage por stoki kaj administri viajn datumarojn, igante ilin facile alireblaj por trejnado. Vi ankaŭ povas uzi Google Cloud Dataflow por antaŭprilaborado kaj transformo de datumoj, certigante, ke viaj datumoj estas en la ĝusta formato por trejnado.
Uzado de flekseblaj nubaj komputilaj rimedoj, kiel Google Cloud Machine Learning Engine, ebligas al vi trejni maŝinlernajn modelojn sur datumaroj, kiuj superas la limojn de via loka komputilo. Utiligante la potencon de nuba komputado, vi povas skali viajn trejnajn laborojn, provizi VM-ojn per la necesaj rimedoj kaj eĉ distribui la trejnan procezon tra pluraj okazoj. Ĉi tiu fleksebleco ebligas vin efike pritrakti grandajn datumarojn kaj komputile intensajn taskojn, igante nub-bazitajn solvojn bonega elekto por maŝinlernado.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning