Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?

Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь Google Cloud Platform (GCP)-аас машин сургалтын загваруудыг түгээх, зэрэгцээ байдлаар сургах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Гэсэн хэдий ч, энэ нь нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулахыг санал болгодоггүй, мөн загварыг сургаж дууссаны дараа нөөцийг унтраадаггүй. Энэ хариултанд бид хариулах болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Түгээмэл сургалтын сул тал юу вэ?

Хиймэл оюун ухаан (AI)-ийн чиглэлээр хуваарилагдсан сургалт нь олон тооны тооцооллын нөөцийг ашиглан сургалтын үйл явцыг хурдасгах чадвартай тул сүүлийн жилүүдэд ихээхэн анхаарал хандуулж байна. Гэсэн хэдий ч хуваарилагдсан сургалттай холбоотой хэд хэдэн сул талууд байдаг гэдгийг хүлээн зөвшөөрөх нь зүйтэй. Эдгээр сул талуудыг иж бүрэн байдлаар авч үзье

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , ,

TensorFlow-ийг шууд ашиглахын оронд эхлээд Keras загварыг ашиглаад дараа нь TensorFlow тооцоологч руу хөрвүүлэх нь ямар давуу талтай вэ?

Машины сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх тухайд Keras болон TensorFlow хоёулаа олон төрлийн функц, чадварыг санал болгодог түгээмэл хүрээ юм. TensorFlow нь гүнзгий сургалтын загвар бүтээх, сургах хүчирхэг, уян хатан номын сан боловч Keras нь мэдрэлийн сүлжээ үүсгэх үйл явцыг хялбаршуулдаг дээд түвшний API-г өгдөг. Зарим тохиолдолд энэ нь

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Орон нутгийн компьютерийн хэмжээнээс хэтэрсэн өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургахын тулд уян хатан үүлэн тооцооллын нөөцийг ашиглаж болох уу?

Google Cloud Platform нь танд машин сургалтын даалгаварт үүлэн тооцооллын хүчийг ашиглах боломжийг олгодог олон төрлийн хэрэгсэл, үйлчилгээг санал болгодог. Ийм хэрэгслүүдийн нэг нь Google Cloud Machine Learning Engine бөгөөд машин сургалтын загваруудыг сургах, ашиглах менежменттэй орчинг бүрдүүлдэг. Энэ үйлчилгээг ашигласнаар та сургалтын ажлаа хялбархан өргөжүүлж болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

TensorFlow 2.0 дахь түгээлтийн стратеги API гэж юу вэ, энэ нь хуваарилагдсан сургалтыг хэрхэн хялбаршуулдаг вэ?

TensorFlow 2.0 дахь түгээлтийн стратегийн API нь олон төхөөрөмж болон машинуудад тооцооллыг түгээх, масштаблах өндөр түвшний интерфейсээр хангаснаар хуваарилагдсан сургалтыг хялбаршуулдаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд загвараа илүү хурдан, үр дүнтэй сургахын тулд олон GPU эсвэл бүр олон машинуудын тооцооллын хүчийг хялбархан ашиглах боломжийг олгодог. Тархсан

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Cloud ML Engine-ийг машин сургалтын загварт сургах, үйлчлэхэд ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?

Cloud ML Engine нь Google Cloud Platform (GCP)-ээс олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машин сургалтын (ML) загваруудыг сургах, үйлчлэхэд олон төрлийн ашиг тусыг санал болгодог. Cloud ML Engine-ийн чадавхийг ашигласнаар хэрэглэгчид ML-ийг бий болгох, сургах, нэвтрүүлэх үйл явцыг хялбаршуулдаг өргөтгөх боломжтой, удирддаг орчны давуу талыг ашиглах боломжтой.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , , , , , , ,

Cloud Machine Learning Engine-ийг хуваарилсан сургалтанд ашиглахад ямар алхамууд ордог вэ?

Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь хэрэглэгчдэд үүлний өргөтгөл, уян хатан байдлыг ашиглан машин сургалтын загваруудыг түгээх сургалт явуулах боломжийг олгодог хүчирхэг хэрэгсэл юм. Түгээмэл сургалт нь машин сургалтын чухал алхам бөгөөд энэ нь асар том өгөгдлийн багц дээр том хэмжээний загваруудыг сургах боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр нарийвчлал сайжирч, илүү хурдан болдог.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Та Cloud Console дээрх сургалтын ажлын явцыг хэрхэн хянах вэ?

Google Cloud Machine Learning дээр хуваарилагдсан сургалтын Cloud Console дахь сургалтын ажлын явцыг хянахын тулд хэд хэдэн сонголт хийх боломжтой. Эдгээр сонголтууд нь сургалтын үйл явцын талаарх бодит мэдээллийг өгч, хэрэглэгчдэд ахиц дэвшлийг хянах, аливаа асуудлыг тодорхойлох, сургалтын ажлын статус дээр үндэслэн мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжийг олгодог. Энэ нь

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Cloud Machine Learning Engine дахь тохиргооны файлын зорилго юу вэ?

Cloud Machine Learning Engine дахь тохиргооны файл нь үүлэн доторх хуваарилагдсан сургалтын хүрээнд чухал зорилготой. Ажлын тохиргооны файл гэж нэрлэгддэг энэ файл нь хэрэглэгчдэд машин сургалтын сургалтын ажлын зан төлөвийг зохицуулах янз бүрийн параметр, тохиргоог тодорхойлох боломжийг олгодог. Энэхүү тохиргооны файлыг ашигласнаар хэрэглэгчид

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Түгээмэл сургалтанд өгөгдлийн параллелизм хэрхэн ажилладаг вэ?

Өгөгдлийн параллелизм нь сургалтын үр ашгийг дээшлүүлэх, нэгдлийг хурдасгах зорилгоор машин сургалтын загваруудыг түгээх сургалтанд ашигладаг арга юм. Энэ аргын хувьд сургалтын өгөгдлийг олон хуваалтад хувааж, хуваалт бүрийг тусдаа тооцоолох нөөц эсвэл ажилчны зангилаагаар боловсруулдаг. Эдгээр ажилчны зангилаа нь градиентийг бие даан тооцоолох, шинэчлэх зэрэг зэрэгцээ ажилладаг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,