Gerçekten de yapabilir. Google Cloud Machine Learning'de Cloud Machine Learning Engine (CMLE) adı verilen bir özellik bulunmaktadır. CMLE, bulutta makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve dağıtımı için güçlü ve ölçeklenebilir bir platform sağlar. Kullanıcıların Bulut depolama alanındaki verileri okumasına ve çıkarım için eğitimli bir model kullanmasına olanak tanır.
Bulut depolama alanından veri okumaya gelince CMLE, Google Bulut Depolama da dahil olmak üzere çeşitli depolama seçenekleriyle kusursuz entegrasyon sunar. Kullanıcılar, eğitim verilerini ve diğer ilgili dosyaları Bulut depolama paketlerinde saklayabilir. CMLE daha sonra bu paketlere erişebilir ve eğitim süreci sırasında verileri okuyabilir. Bu, verimli ve kullanışlı veri yönetiminin yanı sıra, yerel depolama kapasitesini aşabilecek büyük veri kümelerinden yararlanma olanağı sağlar.
Eğitimli bir model kullanma açısından CMLE, kullanıcıların tahmin görevleri için Bulut depolamada depolanan eğitimli bir modeli belirtmesine olanak tanır. Bir model eğitildikten ve Bulut depolamaya kaydedildikten sonra CMLE tarafından yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için ona kolayca erişilebilir ve kullanılabilir. Bu, özellikle eğitimli bir modelin dağıtılması ve üretim ortamında gerçek zamanlı tahminler yapılması gerektiğinde faydalıdır.
Bu kavramı açıklamak için, görüntüleri sınıflandırmak üzere bir makine öğrenimi modelinin eğitildiği bir senaryoyu düşünün. Eğitilen model bir Bulut depolama paketinde depolanır. CMLE ile kullanıcılar, eğitilen modelin Bulut depolamadaki konumunu belirleyebilir ve onu bir uç nokta olarak dağıtabilir. Bu uç nokta daha sonra sınıflandırma için yeni görüntüler göndermek için kullanılabilir. CMLE, eğitilen modeli Bulut depolama alanından okuyacak, gerekli hesaplamaları gerçekleştirecek ve giriş görüntülerine dayalı tahminler sağlayacaktır.
CMLE gerçekten de Bulut depolama alanından veri okuma ve çıkarım için eğitimli bir model belirleme yeteneğine sahiptir. Bu özellik, verimli veri yönetimine ve eğitilmiş modellerin gerçek dünya uygulamalarında konuşlandırılmasına olanak tanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Makine Öğreniminde İlerleme:
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- İstekli mod, TensorFlow'un dağıtılmış bilgi işlem işlevselliğini engelliyor mu?
- Google bulut çözümleri, makine öğrenimi modelinin büyük verilerle daha verimli bir şekilde eğitilmesi amacıyla bilişimi depolamadan ayırmak için kullanılabilir mi?
- Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru (CMLE), otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunuyor mu ve modelin eğitimi tamamlandıktan sonra kaynağın kapatılmasını gerçekleştiriyor mu?
- Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde hiçbir aksaklık olmadan eğitmek mümkün müdür?
- CMLE kullanırken sürüm oluşturmak, dışa aktarılan modelin kaynağının belirtilmesini gerektiriyor mu?
- Tensorflow, derin sinir ağlarının (DNN'ler) eğitimi ve çıkarımı için kullanılabilir mi?
- Degrade Arttırma algoritması nedir?
Makine Öğreniminde İlerleme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin