У галіне штучнага інтэлекту і машыннага навучання працэс падрыхтоўкі мадэляў у воблаку ўключае розныя этапы і меркаванні. Адно з такіх меркаванняў - захоўванне набору даных, які выкарыстоўваецца для навучання. Нягледзячы на тое, што загружаць набор даных у Google Storage (GCS) перад навучаннем мадэлі машыннага навучання ў воблаку не з'яўляецца абсалютным патрабаваннем, гэта настойліва рэкамендуецца па некалькіх прычынах.
Па-першае, Google Storage (GCS) забяспечвае надзейнае і маштабаванае рашэнне для захоўвання дадзеных, спецыяльна распрацаванае для воблачных прыкладанняў. Ён забяспечвае высокую трываласць і даступнасць, гарантуючы, што ваш набор даных надзейна захоўваецца і даступны пры неабходнасці. Загрузіўшы набор даных у GCS, вы можаце скарыстацца перавагамі гэтых функцый і забяспечыць цэласнасць і даступнасць вашых даных на працягу ўсяго навучальнага працэсу.
Па-другое, выкарыстанне GCS дазваляе бесперабойную інтэграцыю з іншымі інструментамі і сэрвісамі Google Cloud Machine Learning. Напрыклад, вы можаце выкарыстоўваць Google Cloud Datalab, магутнае асяроддзе на базе ноўтбука для даследавання, аналізу і мадэлявання даных. Datalab забяспечвае ўбудаваную падтрымку для доступу і маніпулявання данымі, якія захоўваюцца ў GCS, палягчаючы папярэднюю апрацоўку і пераўтварэнне набору даных перад навучаннем мадэлі.
Акрамя таго, GCS прапануе эфектыўныя магчымасці перадачы даных, што дазваляе хутка і эфектыўна загружаць вялікія наборы даных. Гэта асабліва важна пры працы з вялікімі дадзенымі або пры навучанні мадэлям, якія патрабуюць значных аб'ёмаў навучальных даных. Выкарыстоўваючы GCS, вы можаце выкарыстоўваць інфраструктуру Google для эфектыўнай апрацоўкі працэсу перадачы даных, эканомячы час і рэсурсы.
Акрамя таго, GCS забяспечвае пашыраныя функцыі, такія як кантроль доступу, кіраванне версіямі і кіраванне жыццёвым цыклам. Гэтыя функцыі дазваляюць вам кіраваць і кантраляваць доступ да вашага набору даных, адсочваць змены і аўтаматызаваць палітыкі захавання даных. Такія магчымасці маюць вырашальнае значэнне для падтрымання кіравання данымі і захавання правілаў прыватнасці і бяспекі.
Нарэшце, загружаючы набор даных у GCS, вы аддзяляеце сховішча даных ад навучальнага асяроддзя. Такі падзел забяспечвае большую гнуткасць і партатыўнасць. Вы можаце лёгка пераключацца паміж рознымі воблачнымі навучальнымі асяроддзямі або дзяліцца наборам даных з іншымі членамі каманды або супрацоўнікамі без неабходнасці складаных працэсаў перадачы даных.
Нягледзячы на тое, што перад навучаннем мадэлі машыннага навучання ў воблаку загружаць набор даных у сховішча Google (GCS) неабавязкова, гэта настойліва рэкамендуецца з-за надзейнасці, маштабаванасці, магчымасцей інтэграцыі, эфектыўнай перадачы даных, пашыраных функцый і гнуткасці, якія яна прапануе. . Выкарыстоўваючы GCS, вы можаце забяспечыць цэласнасць, даступнасць і эфектыўнае кіраванне вашымі навучальнымі дадзенымі, што ў канчатковым выніку паляпшае агульны працоўны працэс 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