Nag-aalok ang Google Cloud Platform ng hanay ng mga tool at serbisyo na nagbibigay-daan sa iyong magamit ang kapangyarihan ng cloud computing para sa mga gawain sa machine learning.
Ang isang ganoong tool ay ang Google Cloud Machine Learning Engine, na nagbibigay ng pinamamahalaang kapaligiran para sa pagsasanay at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Sa serbisyong ito, madali mong masusukat ang iyong mga trabaho sa pagsasanay upang magamit ang mga mapagkukunang computational na available sa cloud. Sa pamamagitan ng paggamit ng cloud-based virtual machine (VM), maaari mong sanayin ang iyong mga modelo sa malalaking dataset nang hindi nababahala tungkol sa mga limitasyon ng iyong lokal na hardware.
Kapag nagsasanay ng mga modelo ng machine learning sa malalaking dataset, maaaring maging makabuluhan ang mga kinakailangan sa computational. Maaaring walang sapat na memorya o kapangyarihan sa pagpoproseso ang mga lokal na makina upang mahawakan nang mahusay ang workload. Sa ganitong mga kaso, nag-aalok ang mga cloud-based na solusyon ng nasusukat at cost-effective na alternatibo. Sa pamamagitan ng paggamit ng flexibility ng cloud computing, maaari kang magbigay ng mga VM ng mga kinakailangang mapagkukunan upang mahawakan nang epektibo ang gawain sa pagsasanay.
Binibigyang-daan ka ng Google Cloud Machine Learning Engine na tukuyin ang uri at laki ng mga VM na gagamitin para sa pagsasanay. Maaari kang pumili mula sa iba't ibang uri ng makina, mula sa karaniwan hanggang sa high-memory o high-CPU na mga instance. Nagbibigay-daan sa iyo ang flexibility na ito na itugma ang mga mapagkukunan ng computational sa mga partikular na kinakailangan ng iyong gawain sa machine learning.
Bukod pa rito, nagbibigay ang Google Cloud Platform ng mga opsyon para sa distributed na pagsasanay, na higit na nagpapahusay sa scalability ng iyong mga trabaho sa pagsasanay. Maaari mong ipamahagi ang proseso ng pagsasanay sa maraming VM, na nagbibigay-daan sa iyong sanayin ang iyong mga modelo nang mas mabilis at pangasiwaan ang mas malalaking dataset. Ang ipinamahagi na kakayahan sa pagsasanay na ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag nakikitungo sa mga computationally intensive na gawain, tulad ng pagsasanay sa mga deep neural network.
Sa pamamagitan ng paggamit sa cloud para sa mga gawain sa machine learning, maaari mo ring samantalahin ang iba pang mga serbisyong ibinibigay ng Google Cloud Platform. Halimbawa, maaari mong gamitin ang Google Cloud Storage upang iimbak at pamahalaan ang iyong mga dataset, na ginagawang madaling ma-access ang mga ito para sa pagsasanay. Magagamit mo rin ang Google Cloud Dataflow para sa preprocessing at transformation ng data, na tinitiyak na nasa tamang format ang iyong data para sa pagsasanay.
Ang paggamit ng flexible cloud computation resources, gaya ng Google Cloud Machine Learning Engine, ay nagbibigay-daan sa iyong sanayin ang mga modelo ng machine learning sa mga dataset na lumalampas sa mga limitasyon ng iyong lokal na computer. Sa pamamagitan ng paggamit ng kapangyarihan ng cloud computing, maaari mong sukatin ang iyong mga trabaho sa pagsasanay, magbigay ng mga VM ng mga kinakailangang mapagkukunan, at kahit na ipamahagi ang proseso ng pagsasanay sa maraming pagkakataon. Nagbibigay-daan sa iyo ang flexibility na ito na mahusay na pangasiwaan ang malalaking dataset at computationally intensive na mga gawain, na ginagawang isang mahusay na pagpipilian ang mga cloud-based na solusyon para sa machine learning.
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