Cloud AutoML нь Google Cloud Platform (GCP)-ээс санал болгож буй хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машин сургалтын загваруудыг сургах үйл явцыг хялбаршуулах зорилготой юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд ээлтэй интерфэйсийг хангаж, хэд хэдэн нарийн төвөгтэй даалгавруудыг автоматжуулж, машин сурах хязгаарлагдмал туршлагатай хэрэглэгчдэд өөрсдийн хэрэгцээнд зориулан тохируулсан загвар бүтээж, ашиглах боломжийг олгодог. Cloud AutoML-ийн зорилго нь машин сургалтыг ардчилах, илүү өргөн хүрээний хүмүүст хүртээмжтэй болгох, бизнесүүдэд мэдээллийн шинжлэх ухаан, програмчлалын талаар өргөн мэдлэг шаардахгүйгээр хиймэл оюун ухааны хүчийг ашиглах боломжийг олгох явдал юм.
Cloud AutoML-ийн гол давуу талуудын нэг нь машин сургалтын загваруудыг сургах үйл явцыг автоматжуулах чадвар юм. Уламжлал ёсоор, машин сургалтын загварыг сургах нь өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, функцын инженерчлэл, загвар сонгох, гиперпараметрийг тохируулах, үнэлгээ хийх зэрэг цаг хугацаа шаардсан, нөөц их шаарддаг хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Эдгээр ажлууд нь ихэвчлэн машин сургалтын алгоритмууд болон програмчлалын хэлний тусгай мэдлэг, туршлага шаарддаг.
Cloud AutoML нь эдгээр олон ажлыг автоматжуулах замаар энэ үйл явцыг хялбаршуулдаг. Энэ нь хэрэглэгчдэд өгөгдлийн багцаа хялбархан байршуулах, өгөгдлийг дүрслэн харуулах, судлах, урьдчилан таамаглахыг хүссэн зорилтот хувьсагчаа сонгох боломжийг олгодог график хэрэглэгчийн интерфэйсийг (GUI) хангадаг. Дараа нь платформ нь алга болсон утгуудыг зохицуулах, категорийн хувьсагчдыг кодлох, тоон үзүүлэлтүүдийг масштаблах зэрэг өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах үе шатуудыг хариуцдаг. Энэ нь хэрэглэгчид гараар код бичих, эдгээр даалгаврыг өөрсдөө хийх шаардлагагүй болсон тул ихээхэн хэмжээний цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг хэмнэдэг.
Нэмж дурдахад, Cloud AutoML нь хэрэглэгчид эхлэх цэг болгон сонгох боломжтой урьдчилан бэлтгэгдсэн олон төрлийн загваруудыг санал болгодог. Эдгээр загваруудыг том өгөгдлийн багц дээр сургасан бөгөөд тодорхой хэрэгцээнд нийцүүлэн нарийн тохируулах боломжтой. Хэрэглэгчид өөрсдийн асуудалд хамгийн их хамааралтай урьдчилан бэлтгэгдсэн загварыг сонгож, өөрийн өгөгдөл, шошгыг нэмж тохируулах боломжтой. Энэ нь хэрэглэгчдэд эдгээр урьдчилан бэлтгэгдсэн загварт суулгасан мэдлэг, туршлагаа ашиглах боломжийг олгож, эхнээс нь загвар бүтээх хүчин чармайлтыг хэмнэх боломжийг олгодог.
Cloud AutoML-ийн өөр нэг гол онцлог нь машин сургалтын загварын гиперпараметрүүдийг автоматаар тохируулах чадвар юм. Гиперпараметрүүд нь сургалтын хурд, тогтмолжуулалтын хүч, мэдрэлийн сүлжээн дэх далд давхаргын тоо зэрэг сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянадаг тохиргоо юм. Эдгээр гиперпараметрүүдийг гараар тохируулах нь олон удаа сургалт, үнэлгээ хийх шаардлагатай, хэцүү, цаг хугацаа шаардсан ажил байж болно. Cloud AutoML нь баталгаажуулалтын өгөгдлийн багц дээрх загварын гүйцэтгэлийг оновчтой болгох гиперпараметрүүдийн хамгийн сайн багцыг автоматаар хайж олох замаар энэ процессыг автоматжуулдаг. Энэ нь хэрэглэгчдэд гар аргаар тааруулахад ихээхэн цаг хугацаа, хүчин чармайлт гаргахгүйгээр илүү сайн үр дүнд хүрэхэд тусалдаг.
Цаашилбал, Cloud AutoML нь өөр өөр загваруудыг үнэлэх, харьцуулах хэрэглэгчдэд ээлтэй интерфейсээр хангадаг. Энэ нь хэрэглэгчдэд нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноо гэх мэт загварынхаа гүйцэтгэлийн хэмжүүрүүдийг нүдээр харж, тэдгээрийг зэрэгцүүлэн харьцуулах боломжийг олгодог. Энэ нь хэрэглэгчдэд өөрсдийн шаардлага, хязгаарлалт дээр үндэслэн аль загварыг ашиглах талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад тусалдаг.
Загварыг сургаж, үнэлсний дараа Cloud AutoML нь хэрэглэгчдэд үүнийг RESTful API болгон ашиглах боломжийг олгож, загварыг өөрсдийн програм эсвэл үйлчилгээнд нэгтгэхэд хялбар болгодог. Энэ нь бизнес эрхлэгчдэд хиймэл оюун ухааны хүчийг бодит цаг хугацаанд ашиглаж, таамаглал дэвшүүлж, шууд ойлголттой болох боломжийг олгодог.
Cloud AutoML-ийн зорилго нь хэд хэдэн нарийн төвөгтэй ажлыг автоматжуулах замаар машин сургалтын загваруудыг сургах үйл явцыг хялбаршуулах явдал юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд ээлтэй интерфэйсийг хангаж, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг санал болгож, гиперпараметрийн тохируулгыг автоматжуулж, загварын үнэлгээ, харьцуулалтыг хөнгөвчлөх, бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан байрлуулах боломжийг олгодог. Cloud AutoML нь машин сургалтыг ардчилснаараа AI-ийн хүчийг ашиглаж, өгөгдөлд тулгуурласан шийдвэр гаргах боломжоор хангадаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- GCP нь вэб хуудас эсвэл програм хөгжүүлэх, байршуулах, байршуулахад хэр ашигтай вэ?
- Дэд сүлжээний IP хаягийн хүрээг хэрхэн тооцоолох вэ?
- Cloud AutoML ба Cloud AI платформ хоёрын ялгаа нь юу вэ?
- Big Table болон BigQuery хоёрын ялгаа юу вэ?
- WordPress-тэй олон арын вэб сервер ашиглах тохиолдолд GCP дахь ачааллын тэнцвэржүүлэлтийг хэрхэн тохируулах вэ, өгөгдлийн сан нь WordPress-ийн олон back-ends (вэб серверүүд) дээр нийцтэй байгаа эсэхийг баталгаажуулах вэ?
- Зөвхөн ганц арын вэб сервер ашиглах үед ачааллын тэнцвэрийг хэрэгжүүлэх нь утга учиртай юу?
- Хэрэв Cloud Shell нь Cloud SDK-тэй урьдчилан тохируулсан бүрхүүлийг хангадаг бөгөөд үүнд дотоод нөөц шаардлагагүй бол Cloud Console-ээр Cloud Shell-ийг ашиглахын оронд Cloud SDK-ийн дотоод суулгацыг ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
- Google Cloud Platform-ийг удирдахад ашиглаж болох Android гар утасны програм байна уу?
- Google Cloud платформыг удирдах ямар арга замууд байдаг вэ?
- Үүлэн тооцоолол гэж юу вэ?
EITC/CL/GCP Google Cloud Platform-оос бусад асуулт, хариултуудыг харна уу