Якая мэта Cloud AutoML і як яна спрашчае працэс навучання мадэлям машыннага навучання?
Cloud AutoML - гэта магутны інструмент, прапанаваны Google Cloud Platform (GCP), які накіраваны на спрашчэнне працэсу навучання мадэлям машыннага навучання. Ён забяспечвае зручны інтэрфейс і аўтаматызуе некалькі складаных задач, дазваляючы карыстальнікам з абмежаваным вопытам машыннага навучання ствараць і разгортваць індывідуальныя мадэлі для сваіх канкрэтных патрэб. Мэта Cloud AutoML - дэмакратызаваць машыннае навучанне і зрабіць яго даступным для больш шырокай аўдыторыі, дазваляючы прадпрыемствам выкарыстоўваць магчымасці штучнага інтэлекту, не патрабуючы шырокіх ведаў у галіне навукі аб даных або праграмавання.
Адным з ключавых пераваг Cloud AutoML з'яўляецца яго здольнасць аўтаматызаваць працэс навучання мадэляў машыннага навучання. Традыцыйна навучанне мадэлі машыннага навучання ўключае некалькі працаёмкіх і рэсурсаёмістых этапаў, такіх як папярэдняя апрацоўка даных, распрацоўка функцый, выбар мадэлі, налада гіперпараметраў і ацэнка. Гэтыя задачы часта патрабуюць спецыяльных ведаў і ведаў у галіне алгарытмаў машыннага навучання і моў праграмавання.
Cloud AutoML спрашчае гэты працэс, аўтаматызуючы многія з гэтых задач. Ён забяспечвае графічны карыстацкі інтэрфейс (GUI), які дазваляе карыстальнікам лёгка загружаць свае наборы даных, візуалізаваць і даследаваць даныя, а таксама выбіраць мэтавую зменную, якую яны жадаюць прагназаваць. Затым платформа клапоціцца пра этапы папярэдняй апрацоўкі даных, такія як апрацоўка адсутных значэнняў, кадаванне катэгарыяльных зменных і маштабаванне лікавых функцый. Гэта эканоміць значную колькасць часу і намаганняў карыстальнікаў, бо ім больш не трэба ўручную пісаць код або самастойна выконваць гэтыя задачы.
Акрамя таго, Cloud AutoML прапануе шырокі спектр папярэдне падрыхтаваных мадэляў, з якіх карыстальнікі могуць выбраць у якасці адпраўной кропкі. Гэтыя мадэлі былі навучаны на вялікіх наборах даных і могуць быць настроены ў адпаведнасці з канкрэтнымі патрэбамі. Карыстальнікі могуць выбраць папярэдне падрыхтаваную мадэль, якая найбольш адпавядае іх праблемнай вобласці, і наладзіць яе, дадаўшы ўласныя дадзеныя і меткі. Гэта дазваляе карыстальнікам выкарыстоўваць веды і вопыт, убудаваныя ў гэтыя папярэдне падрыхтаваныя мадэлі, пазбаўляючы іх намаганняў ад стварэння мадэлі з нуля.
Яшчэ адна ключавая асаблівасць Cloud AutoML - гэта здольнасць аўтаматычна наладжваць гіперпараметры мадэлі машыннага навучання. Гіперпараметры - гэта параметры, якія кантралююць паводзіны алгарытму навучання, такія як хуткасць навучання, сіла рэгулярызацыі і колькасць схаваных слаёў у нейронавай сетцы. Настройка гэтых гіперпараметраў уручную можа быць складанай і працаёмкай задачай, якая патрабуе некалькіх ітэрацый навучання і ацэнкі. Cloud AutoML аўтаматызуе гэты працэс шляхам аўтаматычнага пошуку найлепшага набору гіперпараметраў, якія аптымізуюць прадукцыйнасць мадэлі ў наборы дадзеных праверкі. Гэта дапамагае карыстальнікам дасягнуць лепшых вынікаў без неабходнасці марнаваць значную колькасць часу і сіл на ручную настройку.
Акрамя таго, Cloud AutoML забяспечвае зручны інтэрфейс для ацэнкі і параўнання розных мадэляў. Гэта дазваляе карыстальнікам візуалізаваць паказчыкі прадукцыйнасці сваіх мадэляў, такія як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне і адзнака F1, і параўноўваць іх побач. Гэта дапамагае карыстальнікам прымаць абгрунтаваныя рашэнні аб тым, якую мадэль разгарнуць, зыходзячы з іх канкрэтных патрабаванняў і абмежаванняў.
Пасля навучання і ацэнкі мадэлі Cloud AutoML дазваляе карыстальнікам разгортваць яе як RESTful API, што палягчае інтэграцыю мадэлі ў іх прыкладанні або сэрвісы. Гэта дазваляе прадпрыемствам выкарыстоўваць магчымасці штучнага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу, робячы прагнозы і генеруючы інфармацыю на хаду.
Мэта Cloud AutoML - спрасціць працэс навучання мадэлям машыннага навучання шляхам аўтаматызацыі некалькіх складаных задач. Ён забяспечвае зручны інтэрфейс, аўтаматызуе папярэднюю апрацоўку даных, прапануе папярэдне падрыхтаваныя мадэлі, аўтаматызуе настройку гіперпараметраў, палягчае ацэнку і параўнанне мадэляў і дазваляе лёгка разгортваць навучаныя мадэлі. Дэмакратызуючы машыннае навучанне, Cloud AutoML дае магчымасць прадпрыемствам з абмежаваным вопытам машыннага навучання выкарыстоўваць магчымасці штучнага інтэлекту і прымаць рашэнні на аснове даных.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- У якой ступені GCP карысны для распрацоўкі, разгортвання і хостынгу вэб-старонак або прыкладанняў?
- Як разлічыць дыяпазон IP-адрасоў для падсеткі?
- У чым розніца паміж Cloud AutoML і Cloud AI Platform?
- У чым розніца паміж Big Table і BigQuery?
- Як наладзіць балансаванне нагрузкі ў GCP для выпадку выкарыстання некалькіх серверных вэб-сервераў з WordPress, гарантуючы, што база дадзеных з'яўляецца ўзгодненай на многіх серверных (вэб-серверах) экземплярах WordPress?
- Ці мае сэнс рэалізаваць балансаванне нагрузкі пры выкарыстанні толькі аднаго сервернага вэб-сервера?
- Калі Cloud Shell забяспечвае папярэдне сканфігураваную абалонку з Cloud SDK і ёй не патрэбны лакальныя рэсурсы, у чым перавага выкарыстання лакальнай устаноўкі Cloud SDK замест выкарыстання Cloud Shell з дапамогай Cloud Console?
- Ці існуе мабільнае прыкладанне Android, якое можна выкарыстоўваць для кіравання воблачнай платформай Google?
- Якія ёсць спосабы кіравання воблачнай платформай Google?
- Што такое хмарныя вылічэнні?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/CL/GCP Google Cloud Platform