Op die gebied van Kunsmatige Intelligensie en masjienleer behels die proses van opleiding van modelle in die wolk verskeie stappe en oorwegings. Een so 'n oorweging is die berging van die datastel wat vir opleiding gebruik word. Alhoewel dit nie 'n absolute vereiste is om die datastel na Google Storage (GCS) op te laai voordat 'n masjienleermodel in die wolk opgelei word nie, word dit om verskeie redes sterk aanbeveel.
Eerstens bied Google Storage (GCS) 'n betroubare en skaalbare bergingsoplossing wat spesifiek ontwerp is vir wolkgebaseerde toepassings. Dit bied hoë duursaamheid en beskikbaarheid, wat verseker dat jou datastel veilig gestoor en toeganklik is wanneer nodig. Deur die datastel na GCS op te laai, kan jy voordeel trek uit hierdie kenmerke en die integriteit en beskikbaarheid van jou data deur die opleidingsproses verseker.
Tweedens maak die gebruik van GCS naatlose integrasie met ander Google Cloud Machine Learning-nutsgoed en -dienste moontlik. Byvoorbeeld, jy kan Google Cloud Datalab gebruik, 'n kragtige notaboek-gebaseerde omgewing vir dataverkenning, ontleding en modellering. Datalab bied ingeboude ondersteuning vir toegang tot en manipulering van data wat in GCS gestoor is, wat dit makliker maak om die datastel vooraf te verwerk en te transformeer voordat die model opgelei word.
Boonop bied GCS doeltreffende data-oordragvermoëns, wat jou in staat stel om groot datastelle vinnig en doeltreffend op te laai. Dit is veral belangrik wanneer groot data hanteer word of wanneer modelle opgelei word wat aansienlike hoeveelhede opleidingsdata benodig. Deur GCS te gebruik, kan jy Google se infrastruktuur gebruik om die data-oordragproses doeltreffend te hanteer, wat tyd en hulpbronne bespaar.
GCS bied ook gevorderde kenmerke soos toegangsbeheer, weergawe en lewensiklusbestuur. Hierdie kenmerke laat jou toe om toegang tot jou datastel te bestuur en te beheer, veranderinge op te spoor en databehoudbeleide te outomatiseer. Sulke vermoëns is van kardinale belang vir die handhawing van databestuur en die versekering van voldoening aan privaatheid- en sekuriteitsregulasies.
Laastens, deur die datastel na GCS op te laai, ontkoppel jy die databerging van die opleidingsomgewing. Hierdie skeiding maak voorsiening vir groter buigsaamheid en draagbaarheid. Jy kan maklik wissel tussen verskillende wolk-gebaseerde opleidingsomgewings of die datastel met ander spanlede of medewerkers deel sonder die behoefte aan komplekse data-oordragprosesse.
Alhoewel dit nie verpligtend is om die datastel na Google Storage (GCS) op te laai voordat 'n masjienleermodel in die wolk opgelei word nie, word dit sterk aanbeveel weens die betroubaarheid, skaalbaarheid, integrasievermoëns, doeltreffende data-oordrag, gevorderde kenmerke en buigsaamheid wat dit bied . Deur gebruik te maak van GCS, kan u die integriteit, beskikbaarheid en doeltreffende bestuur van u opleidingsdata verseker, wat uiteindelik die algehele masjienleerwerkvloei verbeter.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning