Rzeczywiście, może. W Google Cloud Machine Learning dostępna jest funkcja o nazwie Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE zapewnia wydajną i skalowalną platformę do szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego w chmurze. Umożliwia użytkownikom odczytywanie danych z magazynu w chmurze i wykorzystywanie przeszkolonego modelu do wnioskowania.
Jeśli chodzi o odczytywanie danych z magazynu w chmurze, CMLE oferuje bezproblemową integrację z różnymi opcjami przechowywania, w tym Google Cloud Storage. Użytkownicy mogą przechowywać swoje dane treningowe, a także wszelkie inne istotne pliki w zasobnikach Cloud Storage. CMLE może następnie uzyskać dostęp do tych zasobników i odczytać dane podczas procesu uczenia. Pozwala to na efektywne i wygodne zarządzanie danymi, a także możliwość wykorzystania dużych zbiorów danych, które mogą przekraczać pojemność lokalnej pamięci masowej.
Jeśli chodzi o korzystanie z przeszkolonego modelu, CMLE umożliwia użytkownikom określenie przeszkolonego modelu przechowywanego w magazynie w chmurze na potrzeby zadań predykcyjnych. Po wytrenowaniu modelu i zapisaniu go w chmurze CMLE może łatwo uzyskać do niego dostęp i wykorzystać go do przewidywania nowych danych. Jest to szczególnie przydatne, gdy istnieje potrzeba wdrożenia przeszkolonego modelu i przeprowadzenia prognoz w czasie rzeczywistym w środowisku produkcyjnym.
Aby zilustrować tę koncepcję, rozważmy scenariusz, w którym model uczenia maszynowego został przeszkolony w celu klasyfikowania obrazów. Wyszkolony model jest przechowywany w zasobniku magazynu w chmurze. Dzięki CMLE użytkownicy mogą określić lokalizację wyszkolonego modelu w magazynie w chmurze i wdrożyć go jako punkt końcowy. Ten punkt końcowy można następnie wykorzystać do przesłania nowych obrazów do klasyfikacji. CMLE odczyta przeszkolony model z magazynu w chmurze, wykona niezbędne obliczenia i zapewni prognozy na podstawie obrazów wejściowych.
CMLE rzeczywiście ma możliwość odczytywania danych z magazynu w chmurze i określania przeszkolonego modelu na potrzeby wnioskowania. Ta funkcja pozwala na efektywne zarządzanie danymi i wdrażanie wytrenowanych modeli w rzeczywistych aplikacjach.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Postęp w uczeniu maszynowym:
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Czy tryb chętny uniemożliwia funkcjonalność przetwarzania rozproszonego TensorFlow?
- Czy rozwiązania chmurowe Google można wykorzystać do oddzielenia przetwarzania od pamięci masowej w celu efektywniejszego uczenia modelu uczenia maszynowego za pomocą dużych zbiorów danych?
- Czy Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferuje automatyczne pozyskiwanie i konfigurację zasobów oraz obsługuje zamykanie zasobów po zakończeniu uczenia modelu?
- Czy możliwe jest bezproblemowe trenowanie modeli uczenia maszynowego na dowolnie dużych zbiorach danych?
- Czy w przypadku korzystania z CMLE utworzenie wersji wymaga określenia źródła eksportowanego modelu?
- Czy Tensorflow może być używany do uczenia i wnioskowania o głębokich sieciach neuronowych (DNN)?
- Co to jest algorytm wzmacniania gradientu?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w sekcji Postępy w uczeniu maszynowym