Google Cloud Platform طیف وسیعی از ابزارها و خدمات را ارائه می دهد که به شما امکان می دهد از قدرت رایانش ابری برای وظایف یادگیری ماشین استفاده کنید.
یکی از این ابزارها Google Cloud Machine Learning Engine است که محیط مدیریت شده ای را برای آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشین فراهم می کند. با استفاده از این سرویس، می توانید به راحتی مشاغل آموزشی خود را برای استفاده از منابع محاسباتی موجود در فضای ابری مقیاس دهید. با استفاده از ماشینهای مجازی مبتنی بر ابر (VM)، میتوانید مدلهای خود را بر روی مجموعه دادههای بزرگ بدون نگرانی در مورد محدودیتهای سختافزار محلی خود آموزش دهید.
هنگام آموزش مدل های یادگیری ماشین بر روی مجموعه داده های بزرگ، نیازهای محاسباتی می تواند قابل توجه باشد. ماشینهای محلی ممکن است حافظه یا قدرت پردازش کافی برای مدیریت کارآمدی بار کاری نداشته باشند. در چنین مواردی، راهحلهای مبتنی بر ابر یک جایگزین مقیاسپذیر و مقرونبهصرفه ارائه میدهند. با استفاده از انعطافپذیری رایانش ابری، میتوانید منابع لازم را برای انجام کار آموزشی به VMها فراهم کنید.
Google Cloud Machine Learning Engine به شما امکان می دهد نوع و اندازه ماشین های مجازی مورد استفاده برای آموزش را مشخص کنید. شما می توانید از انواع مختلف ماشین، از نمونه های استاندارد گرفته تا نمونه های با حافظه بالا یا پردازنده های بالا، انتخاب کنید. این انعطافپذیری شما را قادر میسازد منابع محاسباتی را با الزامات خاص وظیفه یادگیری ماشین خود مطابقت دهید.
علاوه بر این، Google Cloud Platform گزینه هایی را برای آموزش توزیع شده ارائه می دهد که مقیاس پذیری مشاغل آموزشی شما را بیشتر می کند. شما می توانید فرآیند آموزش را در چندین ماشین مجازی توزیع کنید، به شما این امکان را می دهد که مدل های خود را سریع تر آموزش دهید و حتی مجموعه داده های بزرگتری را مدیریت کنید. این قابلیت آموزشی توزیع شده به ویژه در هنگام برخورد با وظایف محاسباتی فشرده، مانند آموزش شبکه های عصبی عمیق مفید است.
با استفاده از ابر برای وظایف یادگیری ماشینی، میتوانید از سایر خدمات ارائه شده توسط Google Cloud Platform نیز بهره ببرید. به عنوان مثال، میتوانید از Google Cloud Storage برای ذخیره و مدیریت مجموعه دادههای خود استفاده کنید و به آسانی برای آموزش در دسترس باشند. همچنین میتوانید از Google Cloud Dataflow برای پیشپردازش و تبدیل دادهها استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که دادههای شما در قالب مناسب برای آموزش هستند.
استفاده از منابع محاسبات ابری انعطافپذیر، مانند Google Cloud Machine Learning Engine، به شما امکان میدهد مدلهای یادگیری ماشینی را بر روی مجموعه دادههایی که از محدودیتهای رایانه محلی شما فراتر میرود، آموزش دهید. با استفاده از قدرت محاسبات ابری، می توانید مشاغل آموزشی خود را مقیاس بندی کنید، VM ها را با منابع لازم تهیه کنید و حتی فرآیند آموزش را در چندین نمونه توزیع کنید. این انعطافپذیری شما را قادر میسازد تا به طور موثر مجموعههای داده بزرگ و وظایف محاسباتی فشرده را مدیریت کنید و راهحلهای مبتنی بر ابر را به انتخابی عالی برای یادگیری ماشین تبدیل کنید.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید