Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглах үйл явц нь хэрэглэгчдэд өргөн цар хүрээтэй таамаглал гаргахын тулд машин сургалтын загварыг ашиглах, ашиглах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Google Cloud AI платформын нэг хэсэг болох энэхүү үйлчилгээ нь бэлтгэгдсэн загварууд дээр урьдчилан таамаглах сервергүй шийдлийг санал болгож, хэрэглэгчдэд дэд бүтцийг удирдахаас илүү загвараа хөгжүүлэх, ашиглахад анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
1. Загвар боловсруулах, сургах:
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглах эхний алхам бол машин сургалтын загварыг боловсруулж сургах явдал юм. Үүнд өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, функцын инженерчлэл, загвар сонгох, загварын сургалт зэрэг ажлууд багтдаг. Google Cloud нь эдгээр ажлыг гүйцэтгэхэд туслах Google Cloud Dataflow, Google Cloud Dataprep зэрэг төрөл бүрийн хэрэгсэл, үйлчилгээгээр хангадаг.
2. Загвар экспорт, сав баглаа боодол:
Машин сургалтын загварыг сургаж, ашиглахад бэлэн болсны дараа үүнийг урьдчилан таамаглах үйлчилгээнд ашиглаж болох форматаар экспортлож, багцлах шаардлагатай. Google Cloud Machine Learning Engine нь TensorFlow, scikit-learn зэрэг янз бүрийн машин сургалтын тогтолцоог дэмждэг бөгөөд хэрэглэгчдэд загвараа эдгээр хүрээтэй нийцтэй форматаар экспортлох боломжийг олгодог.
3. Загвар байршуулалт:
Дараагийн алхам бол бэлтгэгдсэн загварыг Google Cloud Machine Learning Engine дээр байрлуулах явдал юм. Үүнд платформ дээр загварын нөөц үүсгэх, загварын төрлийг (жишээ нь, TensorFlow, scikit-learn) зааж өгөх, экспортлогдсон загварын файлыг байршуулах зэрэг орно. Google Cloud Machine Learning Engine нь командын мөрийн интерфейс (CLI) болон загвар байршуулалтыг удирдахад зориулсан RESTful API-ээр хангадаг.
4. Хувилбар болон масштаб:
Google Cloud Machine Learning Engine нь хэрэглэгчдэд суурилуулсан загварын олон хувилбарыг үүсгэх боломжийг олгодог. Энэ нь таамаглалыг тасалдуулахгүйгээр шинэ загварын хувилбаруудыг давтах, туршихад тустай. Загварын хувилбар бүрийг урьдчилан тооцоолсон ажлын ачаалалд үндэслэн бие даан томруулж, нөөцийн үр ашигтай ашиглалтыг хангах боломжтой.
5. Урьдчилан таамаглах хүсэлт:
Оруулсан загварыг ашиглан таамаглал гаргахын тулд хэрэглэгчид таамаглах үйлчилгээ рүү урьдчилан таамаглах хүсэлт илгээх шаардлагатай. Урьдчилан таамаглах хүсэлтийг Google Cloud Machine Learning Engine-ээс өгсөн RESTful API эсвэл gcloud командын мөрийн хэрэгслийг ашиглан хийж болно. Урьдчилан таамаглах хүсэлтийн оролтын өгөгдөл нь загварын оролтын шаардлагад нийцсэн форматтай байх ёстой.
6. Хяналт, бүртгэл:
Google Cloud Machine Learning Engine нь суурилуулсан загваруудын гүйцэтгэл, ашиглалтыг хянах, хянах, бүртгэх боломжийг олгодог. Хэрэглэгчид Google Cloud Console эсвэл Cloud Monitoring API ашиглан урьдчилан таамаглах хугацаа, нөөцийн ашиглалт зэрэг хэмжигдэхүүнийг хянах боломжтой. Нэмж дурдахад, урьдчилан таамаглах хүсэлтэд зориулж лог үүсгэх боломжтой бөгөөд хэрэглэгчдэд асуудлыг шийдвэрлэх, таамаглалын үр дүнд дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог.
7. Зардлыг оновчтой болгох:
Google Cloud Machine Learning Engine нь урьдчилан таамаглах зардлыг оновчтой болгох янз бүрийн боломжуудыг санал болгодог. Хэрэглэгчид ирж буй ажлын ачаалал дээр үндэслэн урьдчилан таамаглах зангилааны тоог автоматаар тохируулахын тулд автомат масштабыг ашиглах боломжтой. Тэд мөн багцын таамаглалын давуу талыг ашиглах боломжтой бөгөөд энэ нь их хэмжээний өгөгдлийг зэрэгцүүлэн боловсруулах боломжийг олгодог бөгөөд урьдчилан таамаглах нийт зардлыг бууруулдаг.
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглах нь загвар боловсруулах, сургах, загварыг экспортлох, савлах, загвар байршуулах, хувилбар гаргах, масштаблах, таамаглах хүсэлт, хяналт, бүртгэл, зардлыг оновчтой болгох зэрэг алхмуудыг агуулдаг. Эдгээр алхмуудыг дагаснаар хэрэглэгчид Google Cloud-аас олгодог сервергүй урьдчилан таамаглах үйлчилгээг үр дүнтэй ашиглаж, машин сургалтын загваруудыг өргөн цар хүрээтэй ашиглаж, ажиллуулж 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