A CMLE képes kiolvasni a Google Cloud tárolási adatait, és használhat egy meghatározott betanított modellt következtetésre?
Valóban, lehet. A Google Cloud Machine Learningben van egy Cloud Machine Learning Engine (CMLE) nevű funkció. A CMLE hatékony és méretezhető platformot biztosít a gépi tanulási modellek felhőben történő oktatásához és telepítéséhez. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy adatokat olvassanak a felhőalapú tárhelyről, és egy betanított modellt alkalmazzanak következtetésekre.
Amikor a felhőalapú tárhelyről kell adatokat olvasni, a CMLE zökkenőmentes integrációt kínál különféle tárolási lehetőségekkel, beleértve a Google Cloud Storage szolgáltatást is. A felhasználók az edzési adataikat, valamint bármely más releváns fájlt felhőtároló tárolókban tárolhatják. A CMLE ezután hozzáférhet ezekhez a gyűjtőkhöz, és kiolvashatja az adatokat a képzési folyamat során. Ez lehetővé teszi a hatékony és kényelmes adatkezelést, valamint a nagy adatkészletek kihasználását, amelyek meghaladhatják a helyi tárolókapacitást.
A betanított modell használatával kapcsolatban a CMLE lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy meghatározzák a felhőalapú tárhelyen tárolt betanított modellt az előrejelzési feladatokhoz. Miután egy modellt betanítottak és mentettek felhőtárhelyre, a CMLE könnyen elérheti és felhasználhatja az új adatokkal kapcsolatos előrejelzésekhez. Ez különösen akkor hasznos, ha egy betanított modell üzembe helyezésére és valós idejű előrejelzésekre van szükség termelési környezetben.
Ennek az elgondolásnak a szemléltetéséhez vegyen fontolóra egy olyan forgatókönyvet, amelyben egy gépi tanulási modellt képzettek be a képek osztályozására. A betanított modellt egy felhőtároló vödörben tárolják. A CMLE segítségével a felhasználók megadhatják a betanított modell helyét a felhőalapú tárolóban, és végpontként telepíthetik. Ez a végpont használható új képek osztályozásra küldésére. A CMLE beolvassa a betanított modellt a felhőtárhelyről, elvégzi a szükséges számításokat, és előrejelzéseket ad a bemeneti képek alapján.
A CMLE valóban képes adatokat olvasni a Cloud Storage-ból, és meghatározni egy betanított modellt a következtetéshez. Ez a funkció lehetővé teszi a hatékony adatkezelést és a betanított modellek alkalmazását a valós alkalmazásokban.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Haladás a gépi tanulásban:
- Ha egy kernel el van forkolva adatokkal, és az eredeti privát, akkor a forked lehet nyilvános, és ha igen, akkor az nem sérti a magánéletet?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Megakadályozza-e a lelkes üzemmód a TensorFlow elosztott számítási funkcióit?
- Használhatók-e a Google felhőmegoldásai a számítástechnika leválasztására a tárhelyről az ML-modell nagy adatokkal való hatékonyabb betanítása érdekében?
- A Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és kezeli az erőforrások leállítását a modell betanítása után?
- Lehetséges-e gépi tanulási modelleket betanítani tetszőlegesen nagy adathalmazokra gond nélkül?
- CMLE használata esetén a verzió létrehozásához meg kell adni az exportált modell forrását?
- Használható-e a Tensorflow a mély neurális hálózatok (DNN) betanítására és következtetésére?
További kérdések és válaszok az Advancing in Machine Learning című témakörben