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 Cloud και να χρησιμοποιούν ένα εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπέρασμα.
Όσον αφορά την ανάγνωση δεδομένων από την αποθήκευση Cloud, το CMLE προσφέρει απρόσκοπτη ενοποίηση με διάφορες επιλογές αποθήκευσης, συμπεριλαμβανομένου του Google Cloud Storage. Οι χρήστες μπορούν να αποθηκεύουν τα δεδομένα εκπαίδευσής τους, καθώς και οποιαδήποτε άλλα σχετικά αρχεία, σε κάδους αποθήκευσης Cloud. Το CMLE μπορεί στη συνέχεια να έχει πρόσβαση σε αυτούς τους κάδους και να διαβάσει τα δεδομένα κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας. Αυτό επιτρέπει την αποτελεσματική και βολική διαχείριση δεδομένων, καθώς και τη δυνατότητα αξιοποίησης μεγάλων συνόλων δεδομένων που μπορεί να υπερβαίνουν την τοπική χωρητικότητα αποθήκευσης.
Όσον αφορά τη χρήση ενός εκπαιδευμένου μοντέλου, το CMLE δίνει τη δυνατότητα στους χρήστες να καθορίσουν ένα εκπαιδευμένο μοντέλο που είναι αποθηκευμένο στο χώρο αποθήκευσης Cloud για εργασίες πρόβλεψης. Μόλις ένα μοντέλο έχει εκπαιδευτεί και αποθηκευτεί στο Cloud storage, μπορεί να είναι εύκολα προσβάσιμο και να χρησιμοποιηθεί από το CMLE για την πραγματοποίηση προβλέψεων για νέα δεδομένα. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν υπάρχει ανάγκη να αναπτυχθεί ένα εκπαιδευμένο μοντέλο και να γίνουν προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο σε περιβάλλον παραγωγής.
Για να επεξηγήσετε αυτήν την έννοια, εξετάστε ένα σενάριο όπου ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης έχει εκπαιδευτεί για την ταξινόμηση εικόνων. Το εκπαιδευμένο μοντέλο αποθηκεύεται σε έναν κάδο αποθήκευσης Cloud. Με το CMLE, οι χρήστες μπορούν να καθορίσουν τη θέση του εκπαιδευμένου μοντέλου στο χώρο αποθήκευσης Cloud και να το αναπτύξουν ως τελικό σημείο. Αυτό το τελικό σημείο μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για την αποστολή νέων εικόνων για ταξινόμηση. Το CMLE θα διαβάσει το εκπαιδευμένο μοντέλο από το Cloud storage, θα εκτελέσει τους απαραίτητους υπολογισμούς και θα παρέχει προβλέψεις με βάση τις εικόνες εισόδου.
Το CMLE έχει πράγματι τη δυνατότητα να διαβάζει δεδομένα από την αποθήκευση Cloud και να καθορίζει ένα εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπέρασμα. Αυτή η δυνατότητα επιτρέπει την αποτελεσματική διαχείριση δεδομένων και την ανάπτυξη εκπαιδευμένων μοντέλων σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση:
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Η λειτουργία Eager εμποδίζει την κατανεμημένη υπολογιστική λειτουργικότητα του TensorFlow;
- Μπορούν οι λύσεις cloud της Google να χρησιμοποιηθούν για την αποσύνδεση των υπολογιστών από τον χώρο αποθήκευσης για μια πιο αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου ML με μεγάλα δεδομένα;
- 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;
- Είναι δυνατόν να εκπαιδεύσουμε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς λόξυγκα;
- Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
- Μπορεί το Tensorflow να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων βαθιάς νευρωνικών δικτύων (DNN);
- Τι είναι ο αλγόριθμος Gradient Boosting;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Advancing in Machine Learning