वास्तवमा, यो सक्छ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङमा, क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) नामक सुविधा छ। CMLE ले क्लाउडमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू तालिम र प्रयोग गर्नको लागि शक्तिशाली र स्केलेबल प्लेटफर्म प्रदान गर्दछ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई क्लाउड भण्डारणबाट डाटा पढ्न र अनुमानको लागि प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ।
जब क्लाउड भण्डारणबाट डेटा पढ्ने कुरा आउँछ, CMLE ले Google क्लाउड भण्डारण सहित विभिन्न भण्डारण विकल्पहरूसँग सिमलेस एकीकरण प्रदान गर्दछ। प्रयोगकर्ताहरूले क्लाउड भण्डारण बाल्टीहरूमा आफ्नो प्रशिक्षण डेटा, साथै कुनै पनि अन्य सान्दर्भिक फाइलहरू भण्डारण गर्न सक्छन्। CMLE त्यसपछि यी बाल्टिनहरू पहुँच गर्न र प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा डाटा पढ्न सक्छ। यसले कुशल र सुविधाजनक डाटा व्यवस्थापनको लागि अनुमति दिन्छ, साथै स्थानीय भण्डारण क्षमताभन्दा ठूला डाटासेटहरू लिभरेज गर्ने क्षमता।
प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्ने सन्दर्भमा, CMLE ले प्रयोगकर्ताहरूलाई भविष्यवाणी कार्यहरूको लागि क्लाउड भण्डारणमा भण्डारण गरिएको प्रशिक्षित मोडेल निर्दिष्ट गर्न सक्षम बनाउँछ। एकचोटि मोडेललाई तालिम दिइएपछि र क्लाउड भण्डारणमा बचत गरिसकेपछि, यसलाई सजिलैसँग पहुँच गर्न सकिन्छ र CMLE द्वारा नयाँ डाटामा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो विशेष गरी उपयोगी छ जब त्यहाँ एक प्रशिक्षित मोडेल तैनात गर्न र उत्पादन वातावरणमा वास्तविक-समय भविष्यवाणी गर्न आवश्यक छ।
यस अवधारणालाई चित्रण गर्नको लागि, मेसिन लर्निङ मोडेललाई छविहरू वर्गीकरण गर्न तालिम दिइएको परिदृश्यलाई विचार गर्नुहोस्। प्रशिक्षित मोडेल क्लाउड भण्डारण बाल्टीमा भण्डारण गरिएको छ। CMLE को साथ, प्रयोगकर्ताहरूले क्लाउड भण्डारणमा प्रशिक्षित मोडेलको स्थान निर्दिष्ट गर्न र यसलाई अन्तिम बिन्दुको रूपमा प्रयोग गर्न सक्छन्। यो अन्तिम बिन्दु त्यसपछि वर्गीकरणको लागि नयाँ छविहरू पठाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ। CMLE ले क्लाउड भण्डारणबाट प्रशिक्षित मोडेल पढ्नेछ, आवश्यक गणनाहरू गर्नेछ, र इनपुट छविहरूमा आधारित भविष्यवाणीहरू प्रदान गर्नेछ।
CMLE सँग क्लाउड भण्डारणबाट डाटा पढ्ने र अनुमानका लागि प्रशिक्षित मोडेल निर्दिष्ट गर्ने क्षमता छ। यो सुविधाले कुशल डेटा व्यवस्थापन र वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूमा प्रशिक्षित मोडेलहरूको तैनातीको लागि अनुमति दिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै:
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
- के Google क्लाउड समाधानहरू ठूलो डेटाको साथ ML मोडेलको अधिक कुशल प्रशिक्षणको लागि भण्डारणबाट कम्प्युटिङ डिकपल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- के गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) ले मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन र ह्यान्डल रिसोर्स शटडाउन प्रस्ताव गर्दछ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई स्वेच्छाचारी रूपमा ठूला डाटा सेटहरूमा कुनै हिचकी बिना तालिम दिन सम्भव छ?
- CMLE प्रयोग गर्दा, संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
- के Tensorflow लाई प्रशिक्षण र गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNNs) को अनुमान को लागी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म के हो?
Advancing in Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्