Воблачная платформа Google прапануе шэраг інструментаў і сэрвісаў, якія дазваляюць выкарыстоўваць магутнасць воблачных вылічэнняў для задач машыннага навучання.
Адным з такіх інструментаў з'яўляецца Google Cloud Machine Learning Engine, які забяспечвае кіраванае асяроддзе для навучання і разгортвання мадэляў машыннага навучання. З дапамогай гэтага сэрвісу вы можаце лёгка маштабаваць навучальныя заданні, каб выкарыстоўваць вылічальныя рэсурсы, даступныя ў воблаку. Выкарыстоўваючы воблачныя віртуальныя машыны (ВМ), вы можаце навучыць свае мадэлі на вялікіх наборах даных, не турбуючыся аб абмежаваннях лакальнага абсталявання.
Пры навучанні мадэляў машыннага навучання на вялікіх наборах даных вылічальныя патрабаванні могуць быць значнымі. Лакальныя машыны могуць не мець дастаткова памяці або вылічальнай магутнасці для эфектыўнай працы з нагрузкай. У такіх выпадках воблачныя рашэнні прапануюць маштабаваную і эканамічна эфектыўную альтэрнатыву. Выкарыстоўваючы гібкасць хмарных вылічэнняў, вы можаце забяспечыць віртуальныя машыны неабходнымі рэсурсамі для эфектыўнага выканання задач навучання.
Google Cloud Machine Learning Engine дазваляе вам вызначаць тып і памер віртуальных машын, якія будуць выкарыстоўвацца для навучання. Вы можаце выбіраць з розных тыпаў машын, пачынаючы ад стандартных і заканчваючы асобнікамі з вялікім аб'ёмам памяці або працэсарам. Гэтая гібкасць дазваляе падабраць вылічальныя рэсурсы да канкрэтных патрабаванняў вашай задачы машыннага навучання.
Акрамя таго, Google Cloud Platform забяспечвае магчымасці для размеркаванага навучання, што яшчэ больш павялічвае маштабаванасць вашых навучальных заданняў. Вы можаце размеркаваць працэс навучання паміж некалькімі віртуальнымі машынамі, што дазваляе хутчэй навучаць вашыя мадэлі і апрацоўваць яшчэ большыя наборы даных. Гэтая магчымасць размеркаванага навучання асабліва карысная пры працы з інтэнсіўнымі вылічальнымі задачамі, такімі як навучанне глыбокіх нейронавых сетак.
Выкарыстоўваючы воблака для задач машыннага навучання, вы таксама можаце скарыстацца перавагамі іншых сэрвісаў Google Cloud Platform. Напрыклад, вы можаце выкарыстоўваць Google Cloud Storage для захоўвання і кіравання наборамі даных, што робіць іх лёгкадаступнымі для навучання. Вы таксама можаце выкарыстоўваць Google Cloud Dataflow для папярэдняй апрацоўкі і пераўтварэння даных, гарантуючы, што вашы даныя знаходзяцца ў правільным фармаце для навучання.
Выкарыстанне гнуткіх рэсурсаў воблачных вылічэнняў, такіх як Google Cloud Machine Learning Engine, дазваляе навучаць мадэлі машыннага навучання на наборах даных, якія перавышаюць ліміты вашага лакальнага кампутара. Выкарыстоўваючы магутнасць хмарных вылічэнняў, вы можаце маштабаваць навучальныя заданні, прадастаўляць віртуальным машынам неабходныя рэсурсы і нават размеркаваць навучальны працэс паміж некалькімі асобнікамі. Гэтая гібкасць дазваляе эфектыўна апрацоўваць вялікія наборы даных і задачы з інтэнсіўнымі вылічэннямі, што робіць воблачныя рашэнні выдатным выбарам для 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