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 үүлэн дотор байгаа тооцооллын нөөцийг ашиглахын тулд сургалтын ажлаа хялбархан өргөжүүлж болно. Үүлэнд суурилсан виртуал машин (VMs) ашигласнаар та өөрийн орон нутгийн техник хангамжийн хязгаарлалтын талаар санаа зовохгүйгээр том өгөгдлийн багц дээр загвараа сургах боломжтой.
Том өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургахдаа тооцооллын шаардлага чухал байж болно. Орон нутгийн машинууд ажлын ачааллыг үр дүнтэй зохицуулах хангалттай санах ой эсвэл боловсруулах хүчин чадалгүй байж болно. Ийм тохиолдолд үүлэнд суурилсан шийдлүүд нь өргөтгөх боломжтой, зардал багатай хувилбарыг санал болгодог. Үүлэн тооцооллын уян хатан байдлыг ашигласнаар та сургалтын даалгаврыг үр дүнтэй шийдвэрлэхийн тулд VM-ийг шаардлагатай нөөцөөр хангах боломжтой.
Google Cloud Machine Learning Engine нь сургалтанд ашиглах VM-ийн төрөл, хэмжээг тодорхойлох боломжийг танд олгоно. Та стандартаас авахуулаад өндөр санах ойтой эсвэл өндөр CPU-тэй төрөл бүрийн машинуудын төрлөөс сонгож болно. Энэхүү уян хатан байдал нь тооцооллын нөөцийг машин сурах даалгаврынхаа тодорхой шаардлагад нийцүүлэх боломжийг танд олгоно.
Нэмж дурдахад Google Cloud Platform нь хуваарилагдсан сургалтын сонголтуудыг санал болгодог бөгөөд энэ нь таны сургалтын ажлын цар хүрээг улам бүр сайжруулдаг. Та сургалтын үйл явцыг олон VM дээр түгээх боломжтой бөгөөд ингэснээр загвараа илүү хурдан сургах, илүү том өгөгдлийн багцыг удирдах боломжийг олгоно. Энэхүү тархсан сургалтын чадвар нь гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах гэх мэт тооцооллын эрчимтэй ажлуудыг шийдвэрлэхэд онцгой ач холбогдолтой юм.
Машин сургалтын даалгавруудад клоуд ашигласнаар та Google Cloud Platform-аас олгодог бусад үйлчилгээний давуу талыг ашиглах боломжтой. Жишээлбэл, та Google Cloud Storage-г ашиглан өөрийн өгөгдлийн багцыг хадгалах, удирдах боломжтой бөгөөд ингэснээр сургалтанд ашиглахад хялбар болгоно. Мөн та Google Cloud Dataflow-ийг өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, өөрчлөхөд ашиглаж болох бөгөөд ингэснээр таны өгөгдлийг сургалтанд зөв форматтай байлгах боломжтой.
Google Cloud Machine Learning Engine зэрэг үүлэн тооцооллын уян хатан нөөцийг ашиглах нь локал компьютерийнхээ хязгаараас хэтэрсэн өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургах боломжийг танд олгоно. Үүлэн тооцооллын хүчийг ашигласнаар та сургалтын ажлаа томруулж, VM-үүдийг шаардлагатай нөөцөөр хангаж, сургалтын үйл явцыг олон тохиолдлуудад түгээх боломжтой. Энэхүү уян хатан байдал нь том өгөгдлийн багц болон тооцооллын эрчимтэй ажлуудыг үр ашигтайгаар зохицуулах боломжийг олгодог бөгөөд үүлд суурилсан шийдлүүдийг машин сурахад маш сайн сонголт болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу