Ang GCP, o Google Cloud Platform, ay isang hanay ng mga serbisyo sa cloud computing na ibinigay ng Google. Nag-aalok ito ng malawak na hanay ng mga tool at serbisyo na nagbibigay-daan sa mga developer at organisasyon na bumuo, mag-deploy, at mag-scale ng mga application at serbisyo sa imprastraktura ng Google. Nagbibigay ang GCP ng matatag at secure na kapaligiran para sa pagpapatakbo ng iba't ibang workload, kabilang ang artificial intelligence at mga gawain sa machine learning.
Sa larangan ng artificial intelligence, nag-aalok ang GCP ng komprehensibong hanay ng mga serbisyo at tool na maaaring magamit upang bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Kasama sa mga serbisyong ito ang Google Cloud Machine Learning Engine, na nagbibigay ng pinamamahalaang kapaligiran para sa pagsasanay at paghahatid ng mga modelo ng machine learning nang malawakan. Sa GCP, madaling mai-deploy ng mga developer ang kanilang mga modelo ng PyTorch at masusulit ang scalability at performance ng platform.
Ang isa sa mga pangunahing tampok ng GCP ay ang pagsasama nito sa TensorFlow, isang sikat na open-source machine learning framework. Ang TensorFlow ay malawakang ginagamit sa komunidad ng AI, at ang GCP ay nagbibigay ng tuluy-tuloy na pagsasama sa TensorFlow, na nagpapahintulot sa mga developer na magsanay at mag-deploy ng mga modelo gamit ang framework. Bukod pa rito, nag-aalok ang GCP ng imprastraktura na may mataas na pagganap na maaaring mapabilis ang proseso ng pagsasanay at paghihinuha, na nagbibigay-daan sa mas mabilis at mas mahusay na pagbuo ng modelo.
Nagbibigay din ang GCP ng isang hanay ng iba pang mga serbisyo na maaaring magamit kasabay ng PyTorch para sa mga gawain sa machine learning. Halimbawa, ang Google Cloud Storage ay maaaring gamitin upang mag-imbak at mamahala ng malalaking dataset, habang ang Google Cloud Dataflow ay maaaring gamitin para sa data preprocessing at transformation. Maaaring gamitin ang serbisyo ng BigQuery ng GCP para sa pagsusuri ng malalaking dataset, at maaaring gamitin ang Google Cloud Pub/Sub para sa pagbuo ng mga real-time na pipeline ng data.
Higit pa rito, nag-aalok ang GCP ng mga pre-trained na machine learning na modelo sa pamamagitan ng mga Cloud ML API nito. Nagbibigay ang mga API na ito ng mga modelong handa nang gamitin para sa mga gawain tulad ng pagkilala sa imahe at pagsasalita, pagproseso ng natural na wika, at pagsasalin. Madaling maisasama ng mga developer ang mga modelong ito sa kanilang mga application nang hindi nangangailangan ng malawak na pagsasanay o pagkolekta ng data.
Nagbibigay ang GCP ng makapangyarihan at flexible na platform para sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Sa pagsasama nito sa PyTorch at iba pang mga tool at serbisyo ng AI, maaaring samantalahin ng mga developer ang scalability, performance, at mga pre-trained na modelo ng GCP para mapabilis ang kanilang mga machine learning workflow.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning