Pancen, bisa. Ing Google Cloud Machine Learning, ana fitur sing diarani Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE nyedhiyakake platform sing kuat lan bisa diukur kanggo latihan lan nggunakake model pembelajaran mesin ing méga. Iki ngidini pangguna maca data saka panyimpenan Cloud lan nggunakake model sing dilatih kanggo inferensi.
Nalika nerangake maca data saka panyimpenan Cloud, CMLE nawakake integrasi sing lancar karo macem-macem opsi panyimpenan, kalebu Google Cloud Storage. Pangguna bisa nyimpen data latihan, uga file liyane sing relevan, ing ember panyimpenan Cloud. CMLE banjur bisa ngakses ember kasebut lan maca data sajrone proses latihan. Iki ngidini manajemen data sing efisien lan trep, uga kemampuan kanggo nggunakake dataset gedhe sing bisa ngluwihi kapasitas panyimpenan lokal.
Ing babagan nggunakake model sing dilatih, CMLE ngidini pangguna nemtokake model terlatih sing disimpen ing panyimpenan Cloud kanggo tugas prediksi. Sawise model wis dilatih lan disimpen ing panyimpenan Cloud, bisa gampang diakses lan digunakake dening CMLE kanggo nggawe prediksi data anyar. Iki utamané migunani nalika ana perlu kanggo masang model dilatih lan nggawe prediksi nyata-wektu ing lingkungan produksi.
Kanggo nggambarake konsep iki, nimbang skenario ing ngendi model pembelajaran mesin wis dilatih kanggo nggolongake gambar. Model sing dilatih disimpen ing ember panyimpenan Cloud. Kanthi CMLE, pangguna bisa nemtokake lokasi model sing dilatih ing panyimpenan Cloud lan nyebarake minangka titik pungkasan. Titik pungkasan iki banjur bisa digunakake kanggo ngirim gambar anyar kanggo klasifikasi. CMLE bakal maca model sing dilatih saka panyimpenan Cloud, nindakake komputasi sing dibutuhake, lan menehi prediksi adhedhasar gambar input.
CMLE pancen nduweni kemampuan kanggo maca data saka panyimpenan Cloud lan nemtokake model sing dilatih kanggo inferensi. Fitur iki ngidini manajemen data sing efisien lan panyebaran model sing dilatih ing aplikasi ing donya nyata.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Maju ing Learning Machine:
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa mode semangat nyegah fungsionalitas komputasi sing disebarake TensorFlow?
- Apa solusi awan Google bisa digunakake kanggo ngilangi komputasi saka panyimpenan kanggo latihan model ML sing luwih efisien kanthi data gedhe?
- Apa Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) nawakake akuisisi lan konfigurasi sumber daya otomatis lan nangani shutdown sumber sawise latihan model rampung?
- Apa bisa nglatih model pembelajaran mesin ing set data sing arbitrarily tanpa gangguan?
- Nalika nggunakake CMLE, apa nggawe versi mbutuhake nemtokake sumber model sing diekspor?
- Apa Tensorflow bisa digunakake kanggo latihan lan inferensi jaringan saraf jero (DNN)?
- Apa algoritma Gradient Boosting?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing Maju ing Machine Learning