Google Cloud Platform nudi niz alata i usluga koje vam omogućavaju da iskoristite snagu računarstva u oblaku za zadatke mašinskog učenja.
Jedan takav alat je Google Cloud Machine Learning Engine, koji pruža upravljano okruženje za obuku i primenu modela mašinskog učenja. Sa ovom uslugom možete lako skalirati svoje poslove obuke kako biste iskoristili računske resurse dostupne u oblaku. Koristeći virtuelne mašine zasnovane na oblaku (VM), možete trenirati svoje modele na velikim skupovima podataka bez brige o ograničenjima vašeg lokalnog hardvera.
Kada se obučavaju modeli mašinskog učenja na velikim skupovima podataka, računski zahtjevi mogu biti značajni. Lokalne mašine možda nemaju dovoljno memorije ili procesorske snage da efikasno podnose opterećenje. U takvim slučajevima, rješenja zasnovana na oblaku nude skalabilnu i isplativu alternativu. Korišćenjem fleksibilnosti računarstva u oblaku, možete da obezbedite VM neophodne resurse za efikasno rukovanje zadatkom obuke.
Google Cloud Machine Learning Engine omogućava vam da odredite tip i veličinu VM-a koji će se koristiti za obuku. Možete birati između različitih tipova mašina, u rasponu od standardnih do instanci sa velikom memorijom ili visokim procesorom. Ova fleksibilnost vam omogućava da uskladite računske resurse sa specifičnim zahtjevima vašeg zadatka mašinskog učenja.
Osim toga, Google Cloud Platform pruža opcije za distribuiranu obuku, što dodatno poboljšava skalabilnost vaših poslova obuke. Možete distribuirati proces obuke na više VM-ova, omogućavajući vam da brže trenirate svoje modele i rukujete još većim skupovima podataka. Ova sposobnost distribuirane obuke je posebno korisna kada se bavite računski intenzivnim zadacima, kao što je obučavanje dubokih neuronskih mreža.
Korištenjem oblaka za zadatke mašinskog učenja, također možete iskoristiti prednosti drugih usluga koje pruža Google Cloud Platform. Na primjer, možete iskoristiti Google Cloud Storage za pohranu i upravljanje vašim skupovima podataka, čineći ih lako dostupnim za obuku. Također možete koristiti Google Cloud Dataflow za prethodnu obradu i transformaciju podataka, osiguravajući da su vaši podaci u pravom formatu za obuku.
Korišćenje fleksibilnih računarskih resursa u oblaku, kao što je Google Cloud Machine Learning Engine, omogućava vam da obučite modele mašinskog učenja na skupovima podataka koji prevazilaze granice vašeg lokalnog računara. Koristeći snagu računarstva u oblaku, možete povećati svoje poslove obuke, obezbediti VM potrebne resurse, pa čak i distribuirati proces obuke na više instanci. Ova fleksibilnost vam omogućava da efikasno rukujete velikim skupovima podataka i računarski intenzivnim zadacima, čineći rešenja zasnovana na oblaku odličnim izborom za mašinsko učenje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning