Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
Заиста, може. У Гоогле Цлоуд машинском учењу постоји функција која се зове Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ). ЦМЛЕ пружа моћну и скалабилну платформу за обуку и примену модела машинског учења у облаку. Омогућава корисницима да читају податке из складишта у облаку и користе обучени модел за закључивање.
Када је у питању читање података из складишта у облаку, ЦМЛЕ нуди беспрекорну интеграцију са различитим опцијама складиштења, укључујући Гоогле Цлоуд Стораге. Корисници могу да похрањују своје податке о обуци, као и све друге релевантне датотеке, у клауд складиштима. ЦМЛЕ тада може да приступи овим сегментима и чита податке током процеса обуке. Ово омогућава ефикасно и практично управљање подацима, као и могућност коришћења великих скупова података који могу премашити локални капацитет складиштења.
У смислу коришћења обученог модела, ЦМЛЕ омогућава корисницима да наведу обучени модел који се чува у Цлоуд складишту за задатке предвиђања. Када је модел обучен и сачуван у Цлоуд складиште, ЦМЛЕ му може лако приступити и користити га за предвиђање нових података. Ово је посебно корисно када постоји потреба да се примени обучени модел и да се предвиђају у реалном времену у производном окружењу.
Да бисте илустровали овај концепт, размотрите сценарио где је модел машинског учења обучен да класификује слике. Обучени модел се чува у Цлоуд складишту. Уз ЦМЛЕ, корисници могу да наведу локацију обученог модела у складишту у облаку и да га примене као крајњу тачку. Ова крајња тачка се затим може користити за слање нових слика на класификацију. ЦМЛЕ ће прочитати обучени модел из складишта у облаку, извршити неопходна израчунавања и обезбедити предвиђања на основу улазних слика.
ЦМЛЕ заиста има могућност да чита податке из складишта у облаку и наведе обучени модел за закључивање. Ова функција омогућава ефикасно управљање подацима и примену обучених модела у реалним апликацијама.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Када је језгро рачвано са подацима, а оригинал је приватан, да ли рачвано језгро може бити јавно и ако јесте, то није повреда приватности?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса и управља гашењем ресурса након што се обука модела заврши?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли се Тенсорфлов користити за обуку и закључивање дубоких неуронских мрежа (ДНН)?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу