Proses nggunakake layanan prediksi Mesin Pembelajaran Mesin Google Cloud kalebu sawetara langkah sing ngidini pangguna nyebarake lan nggunakake model pembelajaran mesin kanggo nggawe prediksi kanthi skala. Layanan iki, sing minangka bagean saka platform Google Cloud AI, nawakake solusi tanpa server kanggo nglakokake prediksi ing model sing dilatih, ngidini pangguna fokus ing pangembangan lan panyebaran modele tinimbang ngatur infrastruktur.
1. Pengembangan Model lan Latihan:
Langkah pisanan nggunakake layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine yaiku ngembangake lan nglatih model pembelajaran mesin. Iki biasane kalebu tugas kayata preprocessing data, teknik fitur, pilihan model, lan latihan model. Google Cloud nyedhiyakake macem-macem alat lan layanan, kayata Google Cloud Dataflow lan Google Cloud Dataprep, kanggo mbantu tugas kasebut.
2. Model Ekspor lan Kemasan:
Sawise model pembelajaran mesin wis dilatih lan siap kanggo panyebaran, model kasebut kudu diekspor lan dikemas ing format sing bisa digunakake dening layanan prediksi. Google Cloud Machine Learning Engine ndhukung macem-macem kerangka machine learning, kayata TensorFlow lan scikit-Learn, ngidini pangguna kanggo ngekspor model ing format sing kompatibel karo framework iki.
3. Panyebaran Model:
Langkah sabanjure yaiku masang model sing dilatih ing Google Cloud Machine Learning Engine. Iki kalebu nggawe sumber model ing platform, nemtokake jinis model (contone, TensorFlow, scikit-sinau), lan upload file model sing diekspor. Google Cloud Machine Learning Engine nyedhiyakake antarmuka baris perintah (CLI) lan API RESTful kanggo ngatur panyebaran model.
4. Versi lan Skala:
Google Cloud Machine Learning Engine ngidini pangguna nggawe macem-macem versi model sing disebarake. Iki migunani kanggo pangembangan iteratif lan testing versi model anyar tanpa interrupting porsi prediksi. Saben versi model bisa diskalakake kanthi mandiri adhedhasar beban kerja sing diprediksi, njamin panggunaan sumber daya sing efisien.
5. Panyuwunan Ramalan:
Kanggo nggawe prediksi nggunakake model sing disebarake, pangguna kudu ngirim panjalukan prediksi menyang layanan prediksi. Panjaluk prediksi bisa digawe nggunakake API RESTful sing diwenehake dening Google Cloud Machine Learning Engine utawa nggunakake alat baris perintah gcloud. Data input kanggo panjalukan prediksi kudu ing format sing cocog karo syarat input model.
6. Monitoring lan Logging:
Google Cloud Machine Learning Engine nyedhiyakake kemampuan ngawasi lan logging kanggo nglacak kinerja lan panggunaan model sing disebarake. Pangguna bisa ngawasi metrik kayata latensi prediksi lan panggunaan sumber liwat Google Cloud Console utawa nggunakake Cloud Monitoring API. Kajaba iku, log bisa digawe kanggo panjaluk prediksi, ngidini pangguna ngatasi masalah lan nganalisa asil prediksi.
7. Optimization Biaya:
Google Cloud Machine Learning Engine nawakake macem-macem fitur kanggo ngoptimalake biaya prediksi mlaku kanthi skala. Pangguna bisa nggunakake autoscaling kanggo nyetel otomatis jumlah simpul prediksi adhedhasar beban kerja sing mlebu. Padha uga bisa njupuk kauntungan saka prediksi kumpulan, sing ngidini kanggo proses jumlah gedhe saka data ing podo karo, ngurangi biaya sakabèhé saka prediksi.
Nggunakake layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine kalebu langkah-langkah kayata pangembangan lan latihan model, ekspor lan kemasan model, panyebaran model, versi lan skala, panjalukan prediksi, pemantauan lan logging, lan optimalisasi biaya. Kanthi ngetutake langkah kasebut, pangguna bisa nggunakake layanan prediksi tanpa server sing diwenehake dening Google Cloud kanthi efektif kanggo nyebarake lan mbukak model pembelajaran mesin kanthi skala.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Prediksi tanpa server ing skala (pindhah menyang topik sing gegandhengan)
- Review ujian