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 CMLE-ийн нарийвчилсан мэдээлэл, түүний чадавхи, нөөцийг гараар удирдах хэрэгцээг авч үзэх болно.
CMLE нь машин сургалтын загваруудыг масштабаар сургах, нэвтрүүлэх үйл явцыг хялбарчлах зорилготой юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд дэд бүтцийн менежментээс илүү загвар боловсруулахад анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог удирдлагатай орчинг бүрдүүлдэг. CMLE нь GCP-ийн дэд бүтцийн хүчийг ашиглан сургалтын ачааллыг олон машинд хуваарилж, сургалтын цагийг хурдан болгож, том өгөгдлийн багцыг удирдах боломжийг олгодог.
CMLE-г ашиглах үед хэрэглэгчид сургалтын ажилд шаардагдах нөөцийн төрөл, тоог сонгох уян хатан байдаг. Тэд өөрсдийн шаардлагад үндэслэн машины төрөл, ажилчдын тоо болон бусад параметрүүдийг сонгох боломжтой. Гэсэн хэдий ч CMLE нь эдгээр нөөцийг автоматаар авч, тохируулдаггүй. Сургалтын ажлыг эхлүүлэхийн өмнө шаардлагатай нөөцөөр хангах нь хэрэглэгчийн үүрэг юм.
Нөөцийг олж авахын тулд хэрэглэгчид Compute Engine эсвэл Kubernetes Engine зэрэг GCP үйлчилгээг ашиглах боломжтой. Эдгээр үйлчилгээ нь сургалтын ачааллыг даахуйц өргөтгөх боломжтой, уян хатан дэд бүтцийг бий болгодог. Хэрэглэгчид виртуал машины инстанц эсвэл контейнер үүсгэж, тэдгээрийг шаардлагатай програм хангамжийн хамаарлаар тохируулж, дараа нь CMLE-д ажилчин болгон ашиглаж болно.
Сургалтын ажил дууссаны дараа CMLE нь сургалтанд ашигласан нөөцийг автоматаар хаадаггүй. Учир нь сургагдсан загварыг дүгнэлт гаргах зорилгоор ашиглаж, ашиглах шаардлагатай байж магадгүй юм. Шаардлагагүй зардлаас зайлсхийхийн тулд нөөцийг хэзээ, хэрхэн дуусгахыг хэрэглэгч өөрөө шийднэ.
Дүгнэж хэлэхэд, CMLE нь зэрэгцээ машин сургалтын загварын сургалтын хүчирхэг платформыг санал болгодог. Гэсэн хэдий ч, энэ нь нөөцийг гараар олж авах, тохируулахыг шаарддаг бөгөөд сургалт дууссаны дараа нөөцийг унтраадаггүй. Хэрэглэгчид Compute Engine эсвэл Kubernetes Engine зэрэг GCP үйлчилгээг ашиглан шаардлагатай нөөцөөр хангаж, амьдралынхаа мөчлөгийг тодорхой шаардлагад үндэслэн удирдах хэрэгтэй.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах:
- Цөм нь өгөгдөлтэй, эх хувь нь хувийнх байх үед сэрээтэй нь олон нийтэд нээлттэй байж болох уу, хэрэв тийм бол нууцлалын зөрчил биш үү?
- 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?
- Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
- Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
- Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
- CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
- CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
- Tensorflow-ийг гүн мэдрэлийн сүлжээг (DNN) сургах, дүгнэлт хийхэд ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү