GCP, aŭ Google Cloud Platform, estas aro de nubaj komputikaj servoj provizitaj de Google. Ĝi ofertas ampleksan gamon de iloj kaj servoj, kiuj ebligas programistojn kaj organizojn konstrui, disfaldi kaj skali aplikojn kaj servojn sur la infrastrukturo de Google. GCP provizas fortikan kaj sekuran medion por funkcii diversajn laborŝarĝojn, inkluzive de artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado-taskoj.
En la kampo de artefarita inteligenteco, GCP ofertas ampleksan aron de servoj kaj iloj, kiuj povas esti utiligeblaj por konstrui kaj deploji maŝinlernajn modelojn. Ĉi tiuj servoj inkluzivas Google Cloud Machine Learning Engine, kiu disponigas administritan medion por trejni kaj servi maŝinlernajn modelojn je skalo. Kun GCP, programistoj povas facile disfaldi siajn PyTorch-modelojn kaj utiligi la skaleblon kaj rendimenton de la platformo.
Unu el la ĉefaj trajtoj de GCP estas ĝia integriĝo kun TensorFlow, populara malfermfonta maŝinlernada kadro. TensorFlow estas vaste uzata en la AI-komunumo, kaj GCP provizas perfektan integriĝon kun TensorFlow, permesante al programistoj trejni kaj deploji modelojn uzante la kadron. Aldone, GCP ofertas alt-efikecan infrastrukturon kiu povas akceli la trejnadon kaj inferencan procezon, ebligante pli rapidan kaj pli efikan modelan disvolviĝon.
GCP ankaŭ provizas gamon da aliaj servoj, kiuj povas esti uzataj kune kun PyTorch por maŝinlernado-taskoj. Ekzemple, Google Cloud Storage povas esti uzata por stoki kaj administri grandajn datumarojn, dum Google Cloud Dataflow povas esti uzata por datumpretigo kaj transformo. La BigQuery-servo de GCP povas esti utiligata por analizi grandajn datumajn arojn, kaj Google Cloud Pub/Sub povas esti uzata por konstrui realtempajn datumduktojn.
Krome, GCP ofertas antaŭtrejnitajn maŝinlernajn modelojn per siaj Cloud ML-APIoj. Ĉi tiuj API-oj disponigas pretajn uzeblajn modelojn por taskoj kiel bildo kaj parolrekono, naturlingva prilaborado kaj tradukado. Programistoj povas facile integri ĉi tiujn modelojn en siajn aplikojn sen la bezono de ampleksa trejnado aŭ datumkolektado.
GCP provizas potencan kaj flekseblan platformon por konstrui kaj deploji maŝinlernajn modelojn. Kun ĝia integriĝo kun PyTorch kaj aliaj AI-iloj kaj servoj, programistoj povas utiligi la skaleblon, efikecon kaj antaŭtrejnitajn modelojn de GCP por akceli siajn maŝinlernajn laborfluojn.
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