Το Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων και χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου;
Το Cloud Machine Learning Engine (CMLE) είναι ένα ισχυρό εργαλείο που παρέχεται από την Google Cloud Platform (GCP) για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με κατανεμημένο και παράλληλο τρόπο. Ωστόσο, δεν προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων, ούτε χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου. Σε αυτή την απάντηση, θα το κάνουμε
Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE (Cloud Machine Learning Engine) για τη δημιουργία μιας έκδοσης, είναι απαραίτητο να καθορίσετε μια πηγή ενός εξαγόμενου μοντέλου. Αυτή η απαίτηση είναι σημαντική για διάφορους λόγους, οι οποίοι θα εξηγηθούν λεπτομερώς σε αυτήν την απάντηση. Αρχικά, ας καταλάβουμε τι σημαίνει "εξαγόμενο μοντέλο". Στο πλαίσιο του CMLE, ένα εξαγόμενο μοντέλο
Μπορεί το CMLE να διαβάσει δεδομένα αποθήκευσης από το Google Cloud και να χρησιμοποιήσει ένα καθορισμένο εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα;
Πράγματι, μπορεί. Στο Google Cloud Machine Learning, υπάρχει μια δυνατότητα που ονομάζεται Cloud Machine Learning Engine (CMLE). Το CMLE παρέχει μια ισχυρή και επεκτάσιμη πλατφόρμα για εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης στο cloud. Επιτρέπει στους χρήστες να διαβάζουν δεδομένα από την αποθήκευση στο Cloud και να χρησιμοποιούν ένα εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα. Οταν πρόκειται για