Google Cloud Platform ponúka celý rad nástrojov a služieb, ktoré vám umožňujú využiť výkon cloud computingu na úlohy strojového učenia.
Jedným z takýchto nástrojov je Google Cloud Machine Learning Engine, ktorý poskytuje spravované prostredie na školenie a nasadzovanie modelov strojového učenia. Pomocou tejto služby môžete jednoducho škálovať svoje školiace úlohy, aby ste využili výpočtové zdroje dostupné v cloude. Pomocou cloudových virtuálnych strojov (VM) môžete trénovať svoje modely na veľkých množinách údajov bez obáv z obmedzení vášho lokálneho hardvéru.
Pri trénovaní modelov strojového učenia na veľkých súboroch údajov môžu byť výpočtové požiadavky značné. Miestne počítače nemusia mať dostatok pamäte alebo výpočtového výkonu na efektívne zvládnutie pracovného zaťaženia. V takýchto prípadoch cloudové riešenia ponúkajú škálovateľnú a nákladovo efektívnu alternatívu. Využitím flexibility cloud computingu môžete virtuálnym počítačom poskytnúť potrebné zdroje na efektívne zvládnutie školiacej úlohy.
Google Cloud Machine Learning Engine vám umožňuje určiť typ a veľkosť virtuálnych počítačov, ktoré sa majú použiť na školenie. Môžete si vybrať z rôznych typov počítačov, od štandardných po inštancie s veľkou pamäťou alebo s veľkým počtom CPU. Táto flexibilita vám umožňuje prispôsobiť výpočtové zdroje špecifickým požiadavkám vašej úlohy strojového učenia.
Platforma Google Cloud Platform navyše poskytuje možnosti pre distribuované školenia, ktoré ďalej zlepšujú škálovateľnosť vašich školiacich úloh. Tréningový proces môžete distribuovať medzi viacero VM, čo vám umožní rýchlejšie trénovať vaše modely a zvládnuť ešte väčšie množiny údajov. Táto schopnosť distribuovaného tréningu je užitočná najmä pri riešení výpočtovo náročných úloh, ako je napríklad trénovanie hlbokých neurónových sietí.
Využitím cloudu na úlohy strojového učenia môžete využívať aj ďalšie služby poskytované platformou Google Cloud Platform. Môžete napríklad využiť službu Google Cloud Storage na ukladanie a správu množín údajov, vďaka čomu sú ľahko dostupné pre školenia. Google Cloud Dataflow môžete použiť aj na predbežné spracovanie a transformáciu údajov, čím zaistíte, že vaše údaje budú v správnom formáte na školenie.
Využitie flexibilných zdrojov cloud computingu, ako je Google Cloud Machine Learning Engine, vám umožňuje trénovať modely strojového učenia na množinách údajov, ktoré presahujú limity vášho lokálneho počítača. Využitím výkonu cloud computingu môžete škálovať svoje školiace úlohy, poskytovať virtuálnym počítačom potrebné zdroje a dokonca distribuovať školiaci proces medzi viaceré inštancie. Táto flexibilita vám umožňuje efektívne spracovávať veľké množiny údajov a výpočtovo náročné úlohy, vďaka čomu sú cloudové riešenia vynikajúcou voľbou pre strojové učenie.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning