Czy można wykorzystać elastyczne zasoby obliczeniowe w chmurze do szkolenia modeli uczenia maszynowego na zbiorach danych o rozmiarze przekraczającym limity komputera lokalnego?
Google Cloud Platform oferuje szereg narzędzi i usług, które pozwalają wykorzystać moc chmury obliczeniowej do zadań związanych z uczeniem maszynowym. Jednym z takich narzędzi jest Google Cloud Machine Learning Engine, które zapewnia zarządzane środowisko do szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Dzięki tej usłudze możesz łatwo skalować swoje zadania szkoleniowe
Jak zbudować model w Google Cloud Machine Learning?
Aby zbudować model w Google Cloud Machine Learning Engine, musisz postępować zgodnie z ustrukturyzowanym przepływem pracy, który obejmuje różne komponenty. Komponenty te obejmują przygotowanie danych, zdefiniowanie modelu i jego uczenie. Przyjrzyjmy się każdemu krokowi bardziej szczegółowo. 1. Przygotowanie danych: Przed utworzeniem modelu istotne jest przygotowanie danych