Proses menggunakan perkhidmatan ramalan Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google melibatkan beberapa langkah yang membolehkan pengguna menggunakan dan menggunakan model pembelajaran mesin untuk membuat ramalan pada skala. Perkhidmatan ini, yang merupakan sebahagian daripada platform AI Awan Google, menawarkan penyelesaian tanpa pelayan untuk menjalankan ramalan pada model terlatih, membolehkan pengguna menumpukan pada pembangunan dan penggunaan model mereka dan bukannya mengurus infrastruktur.
1. Pembangunan dan Latihan Model:
Langkah pertama dalam menggunakan perkhidmatan ramalan Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google ialah membangunkan dan melatih model pembelajaran mesin. Ini biasanya melibatkan tugas seperti prapemprosesan data, kejuruteraan ciri, pemilihan model dan latihan model. Google Cloud menyediakan pelbagai alatan dan perkhidmatan, seperti Google Cloud Dataflow dan Google Cloud Dataprep, untuk membantu dalam tugasan ini.
2. Eksport Model dan Pembungkusan:
Setelah model pembelajaran mesin dilatih dan sedia untuk digunakan, model tersebut perlu dieksport dan dibungkus dalam format yang boleh digunakan oleh perkhidmatan ramalan. Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google menyokong pelbagai rangka kerja pembelajaran mesin, seperti TensorFlow dan scikit-learn, yang membolehkan pengguna mengeksport model mereka dalam format yang serasi dengan rangka kerja ini.
3. Penerapan Model:
Langkah seterusnya ialah menggunakan model terlatih pada Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google. Ini melibatkan mencipta sumber model pada platform, menyatakan jenis model (cth, TensorFlow, scikit-learn), dan memuat naik fail model yang dieksport. Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google menyediakan antara muka baris perintah (CLI) dan API RESTful untuk mengurus penggunaan model.
4. Versi dan Penskalaan:
Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google membenarkan pengguna membuat berbilang versi model yang digunakan. Ini berguna untuk pembangunan berulang dan ujian versi model baharu tanpa mengganggu penyajian ramalan. Setiap versi model boleh diskalakan secara bebas berdasarkan beban kerja yang diramalkan, memastikan penggunaan sumber yang cekap.
5. Permintaan Ramalan:
Untuk membuat ramalan menggunakan model yang digunakan, pengguna perlu menghantar permintaan ramalan kepada perkhidmatan ramalan. Permintaan ramalan boleh dibuat menggunakan API RESTful yang disediakan oleh Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google atau dengan menggunakan alat baris perintah gcloud. Data input untuk permintaan ramalan hendaklah dalam format yang serasi dengan keperluan input model.
6. Pemantauan dan Pembalakan:
Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google menyediakan keupayaan pemantauan dan pengelogan untuk menjejak prestasi dan penggunaan model yang digunakan. Pengguna boleh memantau metrik seperti kependaman ramalan dan penggunaan sumber melalui Google Cloud Console atau dengan menggunakan Cloud Monitoring API. Selain itu, log boleh dijana untuk permintaan ramalan, membolehkan pengguna menyelesaikan masalah dan menganalisis keputusan ramalan.
7. Pengoptimuman Kos:
Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google menawarkan pelbagai ciri untuk mengoptimumkan kos menjalankan ramalan pada skala. Pengguna boleh memanfaatkan penskalaan automatik untuk melaraskan bilangan nod ramalan secara automatik berdasarkan beban kerja yang masuk. Mereka juga boleh mengambil kesempatan daripada ramalan kelompok, yang membolehkan mereka memproses sejumlah besar data secara selari, mengurangkan kos keseluruhan ramalan.
Menggunakan perkhidmatan ramalan Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google melibatkan langkah-langkah seperti pembangunan dan latihan model, eksport dan pembungkusan model, penggunaan model, versi dan penskalaan, permintaan ramalan, pemantauan dan pengelogan serta pengoptimuman kos. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, pengguna boleh menggunakan perkhidmatan ramalan tanpa pelayan yang disediakan oleh Google Cloud dengan berkesan untuk mengatur dan menjalankan model pembelajaran mesin secara berskala.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML