GCP, або Google Cloud Platform, - гэта набор сэрвісаў воблачных вылічэнняў, якія прадстаўляюцца Google. Ён прапануе шырокі спектр інструментаў і сэрвісаў, якія дазваляюць распрацоўшчыкам і арганізацыям ствараць, разгортваць і маштабаваць прыкладанні і сэрвісы ў інфраструктуры Google. GCP забяспечвае надзейнае і бяспечнае асяроддзе для выканання розных працоўных нагрузак, уключаючы задачы штучнага інтэлекту і машыннага навучання.
У галіне штучнага інтэлекту GCP прапануе шырокі набор сэрвісаў і інструментаў, якія можна выкарыстоўваць для стварэння і разгортвання мадэляў машыннага навучання. Гэтыя сэрвісы ўключаюць Google Cloud Machine Learning Engine, які забяспечвае кіраванае асяроддзе для навучання і абслугоўвання мадэляў машыннага навучання ў маштабе. З дапамогай GCP распрацоўшчыкі могуць лёгка разгарнуць свае мадэлі PyTorch і скарыстацца перавагамі маштабаванасці і прадукцыйнасці платформы.
Адной з ключавых асаблівасцей GCP з'яўляецца яго інтэграцыя з TensorFlow, папулярнай платформай машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам. TensorFlow шырока выкарыстоўваецца ў супольнасці штучнага інтэлекту, а GCP забяспечвае бясшвоўную інтэграцыю з TensorFlow, што дазваляе распрацоўшчыкам навучаць і разгортваць мадэлі з дапамогай фрэймворка. Акрамя таго, GCP прапануе высокапрадукцыйную інфраструктуру, якая можа паскорыць працэс навучання і вываду, дазваляючы больш хуткую і эфектыўную распрацоўку мадэлі.
GCP таксама прадастаўляе шэраг іншых сэрвісаў, якія можна выкарыстоўваць у спалучэнні з PyTorch для задач машыннага навучання. Напрыклад, Google Cloud Storage можна выкарыстоўваць для захоўвання і кіравання вялікімі наборамі даных, а Google Cloud Dataflow можна выкарыстоўваць для папярэдняй апрацоўкі і пераўтварэння даных. Сэрвіс BigQuery ад GCP можна выкарыстоўваць для аналізу вялікіх набораў даных, а Google Cloud Pub/Sub можна выкарыстоўваць для стварэння канвеераў даных у рэжыме рэальнага часу.
Акрамя таго, GCP прапануе папярэдне падрыхтаваныя мадэлі машыннага навучання праз API Cloud ML. Гэтыя API забяспечваюць гатовыя да выкарыстання мадэлі для такіх задач, як распазнаванне малюнкаў і гаворкі, апрацоўка натуральнай мовы і пераклад. Распрацоўшчыкі могуць лёгка інтэграваць гэтыя мадэлі ў свае прыкладанні без неабходнасці працяглага навучання або збору даных.
GCP забяспечвае магутную і гнуткую платформу для стварэння і разгортвання мадэляў машыннага навучання. Дзякуючы інтэграцыі з PyTorch і іншымі інструментамі і службамі штучнага інтэлекту распрацоўшчыкі могуць скарыстацца маштабаванасцю, прадукцыйнасцю і падрыхтаванымі мадэлямі GCP для паскарэння працоўных працэсаў машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning