در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، فرآیند آموزش مدلها در فضای ابری شامل مراحل و ملاحظات مختلفی است. یکی از این موارد، ذخیره مجموعه داده مورد استفاده برای آموزش است. در حالی که قبل از آموزش مدل یادگیری ماشین در فضای ابری، آپلود مجموعه داده در Google Storage (GCS) الزامی نیست، به دلایل متعددی به شدت توصیه می شود.
در مرحله اول، Google Storage (GCS) یک راه حل ذخیره سازی قابل اعتماد و مقیاس پذیر را ارائه می دهد که به طور خاص برای برنامه های کاربردی مبتنی بر ابر طراحی شده است. دوام و در دسترس بودن بالا را ارائه می دهد و تضمین می کند که مجموعه داده شما به طور ایمن ذخیره می شود و در صورت نیاز در دسترس است. با آپلود مجموعه داده در GCS، می توانید از این ویژگی ها بهره ببرید و از یکپارچگی و در دسترس بودن داده های خود در طول فرآیند آموزشی اطمینان حاصل کنید.
ثانیا، استفاده از GCS امکان ادغام یکپارچه با سایر ابزارها و خدمات Google Cloud Machine Learning را فراهم می کند. برای مثال، میتوانید از Google Cloud Datalab، یک محیط قدرتمند مبتنی بر نوتبوک برای کاوش، تحلیل و مدلسازی دادهها استفاده کنید. Datalab پشتیبانی داخلی برای دسترسی و دستکاری داده های ذخیره شده در GCS فراهم می کند و پیش پردازش و تبدیل مجموعه داده را قبل از آموزش مدل آسان تر می کند.
علاوه بر این، GCS قابلیتهای انتقال داده کارآمدی را ارائه میدهد که به شما امکان میدهد مجموعه دادههای بزرگ را سریع و کارآمد بارگذاری کنید. این امر به ویژه در هنگام برخورد با داده های بزرگ یا زمانی که مدل های آموزشی که به مقادیر قابل توجهی از داده های آموزشی نیاز دارند، مهم است. با استفاده از GCS، میتوانید از زیرساخت Google برای مدیریت کارآمد فرآیند انتقال داده استفاده کنید و در زمان و منابع صرفهجویی کنید.
علاوه بر این، GCS ویژگیهای پیشرفتهای مانند کنترل دسترسی، نسخهسازی و مدیریت چرخه حیات را ارائه میکند. این ویژگیها به شما امکان میدهند دسترسی به مجموعه دادههای خود را مدیریت و کنترل کنید، تغییرات را ردیابی کنید و سیاستهای حفظ دادهها را خودکار کنید. چنین قابلیت هایی برای حفظ حاکمیت داده ها و حصول اطمینان از انطباق با قوانین حریم خصوصی و امنیتی بسیار مهم هستند.
در نهایت، با آپلود مجموعه داده در GCS، ذخیره داده ها را از محیط آموزشی جدا می کنید. این جداسازی باعث انعطاف پذیری و قابلیت حمل بیشتر می شود. شما به راحتی می توانید بین محیط های آموزشی مختلف مبتنی بر ابر جابجا شوید یا مجموعه داده را با سایر اعضای تیم یا همکاران بدون نیاز به فرآیندهای پیچیده انتقال داده به اشتراک بگذارید.
در حالی که آپلود مجموعه داده در Google Storage (GCS) قبل از آموزش یک مدل یادگیری ماشین در فضای ابری الزامی نیست، به دلیل قابلیت اطمینان، مقیاس پذیری، قابلیت های یکپارچه سازی، انتقال کارآمد داده، ویژگی های پیشرفته و انعطاف پذیری که ارائه می دهد، بسیار توصیه می شود. . با استفاده از GCS، میتوانید از یکپارچگی، در دسترس بودن و مدیریت کارآمد دادههای آموزشی خود اطمینان حاصل کنید و در نهایت روند کلی کار یادگیری ماشین را افزایش دهید.
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