CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
Хувилбар үүсгэхийн тулд CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ашиглахдаа экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай. Энэ шаардлага нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас чухал бөгөөд үүнийг энэ хариултанд дэлгэрэнгүй тайлбарлах болно. Эхлээд "экспортолсон загвар" гэж юу болохыг ойлгоцгооё. CMLE-ийн хүрээнд экспортлогдсон загвар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
Нээрээ ч чадна. Google Cloud Machine Learning-д Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нэртэй функц байдаг. CMLE нь үүлэн дээр машин сургалтын загваруудыг сургах, ашиглах хүчирхэг, өргөтгөх боломжтой платформоор хангадаг. Энэ нь хэрэглэгчдэд Cloud сангаас өгөгдлийг уншиж, дүгнэлт гаргахын тулд бэлтгэгдсэн загварыг ашиглах боломжийг олгодог. Энэ нь ирэхэд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
TensorFlowServing эсвэл Cloud Machine Learning Engine-ийн автомат масштабтай урьдчилан таамаглах үйлчилгээн дээр экспортлогдсон загваруудаар таамаглал хийхийг зөвлөж байна уу?
Экспортолсон загварууд дээр таамаглал өгөхөд TensorFlowServing болон Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээ нь үнэ цэнэтэй сонголтыг санал болгодог. Гэсэн хэдий ч энэ хоёрын хоорондох сонголт нь програмын тусгай шаардлага, өргөтгөх чадвар, нөөцийн хязгаарлалт зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарна. Дараа нь эдгээр үйлчилгээг ашиглан урьдчилан таамаглах зөвлөмжийг судалж үзье.
Cloud Machine Learning Engine-д хувилбар үүсгэхийн тулд экспортолсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
Cloud Machine Learning Engine-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхийн тулд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай нь үнэн юм. Энэхүү шаардлага нь Cloud Machine Learning Engine-ийн зөв үйл ажиллагаанд зайлшгүй шаардлагатай бөгөөд систем нь урьдчилан таамаглах ажилд бэлтгэгдсэн загваруудыг үр дүнтэй ашиглах боломжийг олгодог. Нарийвчилсан тайлбарыг ярилцъя
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Тензор боловсруулах нэгжүүд - түүх ба техник хангамж
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 их хэмжээний өгөгдлийн багц дээр том хэмжээний загваруудыг сургах боломжийг олгодог тул машин сургалтын чухал алхам бөгөөд ингэснээр нарийвчлал сайжирч, илүү хурдан болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дунд тараасан сургалт, Шалгалтын тойм
Cloud Machine Learning Engine дахь тохиргооны файлын зорилго юу вэ?
Cloud Machine Learning Engine дахь тохиргооны файл нь үүлэн доторх тархсан сургалтын хүрээнд чухал зорилготой. Энэ файлыг ихэвчлэн ажлын тохиргооны файл гэж нэрлэдэг бөгөөд хэрэглэгчид өөрсдийн машин сургалтын сургалтын ажлын зан төлөвийг зохицуулах янз бүрийн параметр, тохиргоог зааж өгөх боломжийг олгодог. Энэхүү тохиргооны файлыг ашигласнаар хэрэглэгчид
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дунд тараасан сургалт, Шалгалтын тойм