Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын чиглэлээр үүлэн доторх загваруудыг сургах үйл явц нь янз бүрийн үе шат, анхаарал хандуулдаг. Ийм нэг анхаарах зүйл бол сургалтанд ашигласан мэдээллийн багцыг хадгалах явдал юм. Клоуд дээр машин сургалтын загварыг сургахаасаа өмнө Google Storage (GCS)-д өгөгдлийн багц байршуулах нь туйлын шаардлага биш боловч хэд хэдэн шалтгааны улмаас үүнийг хийхийг зөвлөж байна.
Нэгдүгээрт, Google Storage (GCS) нь үүлд суурилсан програмуудад тусгайлан зориулсан найдвартай, өргөтгөх боломжтой хадгалах шийдлээр хангадаг. Энэ нь өндөр бат бөх, хүртээмжтэй байдлыг санал болгож, таны өгөгдлийн багцыг найдвартай хадгалж, шаардлагатай үед ашиглах боломжтой болгодог. Датасетийг GCS-д байршуулснаар та эдгээр боломжуудын давуу талыг ашиглаж, сургалтын явцад өөрийн мэдээллийн бүрэн бүтэн байдал, хүртээмжийг баталгаажуулах боломжтой.
Хоёрдугаарт, GCS-ийг ашиглах нь Google Cloud Machine Learning-ийн бусад хэрэгсэл, үйлчилгээтэй саадгүй нэгдэх боломжийг олгодог. Жишээлбэл, та Google Cloud Datalab-ийг ашиглах боломжтой бөгөөд энэ нь дэвтэрт суурилсан өгөгдөл судлах, дүн шинжилгээ хийх, загварчлахад зориулагдсан хүчирхэг орчин юм. Datalab нь GCS-д хадгалагдсан өгөгдөлд хандах, удирдахад дэмжлэг үзүүлдэг бөгөөд энэ нь загварыг сургахаасаа өмнө өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулж, хувиргахад хялбар болгодог.
Түүнчлэн, GCS нь өгөгдөл дамжуулах үр дүнтэй чадамжийг санал болгодог бөгөөд энэ нь танд том өгөгдлийн багцыг хурдан бөгөөд үр дүнтэй байршуулах боломжийг олгодог. Энэ нь том өгөгдөлтэй ажиллах эсвэл их хэмжээний сургалтын өгөгдөл шаарддаг загваруудыг сургах үед онцгой чухал юм. GCS-ийг ашигласнаар та Google-ийн дэд бүтцийг ашиглан өгөгдөл дамжуулах үйл явцыг үр дүнтэй зохицуулж, цаг хугацаа, нөөцийг хэмнэх боломжтой.
Нэмж дурдахад GCS нь хандалтын хяналт, хувилбар гаргах, амьдралын мөчлөгийн менежмент зэрэг дэвшилтэт функцуудыг өгдөг. Эдгээр функцууд нь танд өгөгдлийн багцад хандах хандалтыг удирдах, хянах, өөрчлөлтийг хянах, өгөгдөл хадгалах бодлогыг автоматжуулах боломжийг олгодог. Ийм чадавхи нь өгөгдлийн засаглалыг хадгалах, нууцлал, аюулгүй байдлын дүрэм журмыг дагаж мөрдөхөд маш чухал юм.
Эцэст нь, өгөгдлийн багцыг GCS-д байршуулснаар та мэдээллийн санг сургалтын орчноос салгах болно. Энэ тусгаарлалт нь илүү уян хатан, зөөвөрлөх боломжийг олгодог. Та янз бүрийн үүлэнд суурилсан сургалтын орчин хооронд хялбархан шилжих эсвэл өгөгдлийн багцыг бусад багийн гишүүд эсвэл хамтран ажиллагсадтайгаа өгөгдөл дамжуулах нарийн төвөгтэй процессгүйгээр хуваалцах боломжтой.
Клоуд дээр машин сургалтын загварыг сургахаасаа өмнө Google Storage (GCS)-д өгөгдлийн багцыг байршуулах нь заавал байх албагүй ч найдвартай байдал, өргөтгөх чадвар, нэгтгэх чадвар, өгөгдөл дамжуулах үр ашигтай, дэвшилтэт функцууд, уян хатан байдлаас шалтгаалан үүнийг зөвлөж байна. . GCS-ийг ашигласнаар та сургалтын өгөгдлийнхөө бүрэн бүтэн байдал, хүртээмжтэй байдал, үр ашигтай удирдлагыг баталгаажуулж, эцэст нь машин сургалтын ажлын ерөнхий урсгалыг сайжруулж чадна.
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