Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
Inderdaad, dit kan. In Google Cloud Machine Learning is daar 'n kenmerk genaamd Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE bied 'n kragtige en skaalbare platform vir opleiding en implementering van masjienleermodelle in die wolk. Dit stel gebruikers in staat om data vanaf wolkberging te lees en 'n opgeleide model vir afleiding te gebruik.
As dit kom by die lees van data vanaf Wolkberging, bied CMLE naatlose integrasie met verskeie bergingsopsies, insluitend Google Wolkberging. Gebruikers kan hul opleidingsdata, sowel as enige ander relevante lêers, in wolkbergingsemmers stoor. CMLE kan dan toegang tot hierdie emmers kry en die data lees tydens die opleidingsproses. Dit maak voorsiening vir doeltreffende en gerieflike databestuur, sowel as die vermoë om groot datastelle te benut wat die plaaslike bergingskapasiteit kan oorskry.
In terme van die gebruik van 'n opgeleide model, stel CMLE gebruikers in staat om 'n opgeleide model te spesifiseer wat in Wolkberging gestoor word vir voorspellingstake. Sodra 'n model opgelei en in wolkberging gestoor is, kan dit maklik verkry word en deur CMLE gebruik word om voorspellings oor nuwe data te maak. Dit is veral nuttig wanneer daar 'n behoefte is om 'n opgeleide model te ontplooi en intydse voorspellings in 'n produksie-omgewing te maak.
Om hierdie konsep te illustreer, oorweeg 'n scenario waar 'n masjienleermodel opgelei is om beelde te klassifiseer. Die opgeleide model word in 'n Wolk-bergingsemmer gestoor. Met CMLE kan gebruikers die ligging van die opgeleide model in Wolkberging spesifiseer en dit as 'n eindpunt ontplooi. Hierdie eindpunt kan dan gebruik word om nuwe beelde vir klassifikasie te stuur. CMLE sal die opgeleide model vanaf Wolkberging lees, die nodige berekeninge uitvoer en voorspellings verskaf gebaseer op die insetbeelde.
CMLE het inderdaad die vermoë om data vanaf wolkberging te lees en 'n opgeleide model vir afleiding te spesifiseer. Hierdie kenmerk maak voorsiening vir doeltreffende databestuur en die ontplooiing van opgeleide modelle in werklike toepassings.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wanneer 'n kern met data gevurk is en die oorspronklike is privaat, kan die gevurkte een publiek wees en indien wel, is dit nie 'n privaatheidskending nie?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer