Google Wolkplatform bied 'n reeks nutsgoed en dienste wat jou in staat stel om die krag van wolkrekenaars vir masjienleertake te benut.
Een so 'n instrument is Google Cloud Machine Learning Engine, wat 'n bestuurde omgewing bied vir opleiding en implementering van masjienleermodelle. Met hierdie diens kan jy jou opleidingstake maklik skaal om die rekenaarhulpbronne wat in die wolk beskikbaar is, te gebruik. Deur wolkgebaseerde virtuele masjiene (VM's) te gebruik, kan jy jou modelle op groot datastelle oplei sonder om bekommerd te wees oor die beperkings van jou plaaslike hardeware.
Wanneer masjienleermodelle op groot datastelle opgelei word, kan die berekeningsvereistes beduidend wees. Plaaslike masjiene het dalk nie genoeg geheue of verwerkingskrag om die werklading doeltreffend te hanteer nie. In sulke gevalle bied wolkgebaseerde oplossings 'n skaalbare en kostedoeltreffende alternatief. Deur die buigsaamheid van wolkrekenaars te benut, kan jy VM's voorsien van die nodige hulpbronne om die opleidingstaak effektief te hanteer.
Met Google Cloud Machine Learning Engine kan jy die tipe en grootte van VM's spesifiseer wat vir opleiding gebruik moet word. Jy kan kies uit 'n verskeidenheid masjientipes, wat wissel van standaard- tot hoëgeheue- of hoë-CPU-gevalle. Hierdie buigsaamheid stel jou in staat om die rekenaarhulpbronne by die spesifieke vereistes van jou masjienleertaak te pas.
Boonop bied Google Wolkplatform opsies vir verspreide opleiding, wat die skaalbaarheid van jou opleidingstake verder verbeter. Jy kan die opleidingsproses oor verskeie VM's versprei, sodat jy jou modelle vinniger kan oplei en selfs groter datastelle kan hanteer. Hierdie verspreide opleiding vermoë is veral nuttig wanneer die hantering van rekenaar intensiewe take, soos die opleiding van diep neurale netwerke.
Deur die wolk vir masjienleertake te gebruik, kan jy ook voordeel trek uit ander dienste wat deur Google Wolkplatform verskaf word. Byvoorbeeld, jy kan Google Cloud Storage gebruik om jou datastelle te stoor en te bestuur, wat dit maklik toeganklik maak vir opleiding. Jy kan ook Google Cloud Dataflow gebruik vir datavoorverwerking en transformasie, om te verseker dat jou data in die regte formaat vir opleiding is.
Deur buigsame wolkberekeningshulpbronne te gebruik, soos Google Cloud Machine Learning Engine, laat jou toe om masjienleermodelle op te lei op datastelle wat die limiete van jou plaaslike rekenaar oorskry. Deur gebruik te maak van die krag van wolkrekenaarkunde, kan jy jou opleidingstake skaal, VM'e voorsien van die nodige hulpbronne, en selfs die opleidingsproses oor verskeie gevalle versprei. Hierdie buigsaamheid stel jou in staat om groot datastelle en rekenaarintensiewe take doeltreffend te hanteer, wat wolkgebaseerde oplossings 'n uitstekende keuse maak vir masjienleer.
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