Într-adevăr, se poate. În Google Cloud Machine Learning, există o funcție numită Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE oferă o platformă puternică și scalabilă pentru instruirea și implementarea modelelor de învățare automată în cloud. Permite utilizatorilor să citească date din stocarea în cloud și să utilizeze un model antrenat pentru inferență.
Când vine vorba de citirea datelor din stocarea în cloud, CMLE oferă o integrare perfectă cu diverse opțiuni de stocare, inclusiv Google Cloud Storage. Utilizatorii își pot stoca datele de antrenament, precum și orice alte fișiere relevante, în compartimente de stocare în cloud. CMLE poate accesa apoi aceste compartimente și poate citi datele în timpul procesului de instruire. Acest lucru permite gestionarea eficientă și convenabilă a datelor, precum și capacitatea de a folosi seturi mari de date care pot depăși capacitatea de stocare locală.
În ceea ce privește utilizarea unui model antrenat, CMLE permite utilizatorilor să specifice un model antrenat stocat în stocarea Cloud pentru sarcini de predicție. Odată ce un model a fost antrenat și salvat în stocarea în cloud, acesta poate fi accesat și utilizat cu ușurință de către CMLE pentru a face predicții asupra datelor noi. Acest lucru este util în special atunci când este nevoie de a implementa un model antrenat și de a face predicții în timp real într-un mediu de producție.
Pentru a ilustra acest concept, luați în considerare un scenariu în care un model de învățare automată a fost antrenat pentru a clasifica imaginile. Modelul antrenat este stocat într-o găleată de stocare în cloud. Cu CMLE, utilizatorii pot specifica locația modelului antrenat în stocarea în cloud și îl pot implementa ca punct final. Acest punct final poate fi apoi utilizat pentru a trimite imagini noi pentru clasificare. CMLE va citi modelul antrenat din stocarea Cloud, va efectua calculele necesare și va oferi predicții bazate pe imaginile de intrare.
CMLE are într-adevăr capacitatea de a citi date din stocarea în cloud și de a specifica un model antrenat pentru inferență. Această caracteristică permite gestionarea eficientă a datelor și implementarea modelelor instruite în aplicații din lumea reală.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Progresarea în învățarea automată:
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Modul eager împiedică funcționalitatea de calcul distribuit a TensorFlow?
- Pot fi folosite soluțiile Google cloud pentru a decupla computerul de stocare pentru o instruire mai eficientă a modelului ML cu big data?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferă achiziția și configurarea automată a resurselor și gestionează oprirea resurselor după terminarea instruirii modelului?
- Este posibil să antrenați modele de învățare automată pe seturi de date arbitrar mari, fără sughițuri?
- Când utilizați CMLE, crearea unei versiuni necesită specificarea unei surse a unui model exportat?
- Poate fi folosit Tensorflow pentru antrenarea și inferența rețelelor neuronale profunde (DNN)?
- Ce este algoritmul de creștere a gradului?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Avansarea în învățarea automată