Kann man flexible Cloud-Computing-Ressourcen nutzen, um die Modelle für maschinelles Lernen auf Datensätzen zu trainieren, deren Größe die Grenzen eines lokalen Computers überschreitet?
Die Google Cloud Platform bietet eine Reihe von Tools und Diensten, mit denen Sie die Leistungsfähigkeit des Cloud Computing für maschinelle Lernaufgaben nutzen können. Ein solches Tool ist die Google Cloud Machine Learning Engine, die eine verwaltete Umgebung zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen bereitstellt. Mit diesem Service können Sie Ihre Ausbildungsaufträge ganz einfach skalieren
Wie erstellt man ein Modell in Google Cloud Machine Learning?
Um ein Modell in der Google Cloud Machine Learning Engine zu erstellen, müssen Sie einem strukturierten Workflow folgen, der verschiedene Komponenten umfasst. Zu diesen Komponenten gehören die Vorbereitung Ihrer Daten, die Definition Ihres Modells und dessen Training. Lassen Sie uns jeden Schritt genauer untersuchen. 1. Vorbereiten der Daten: Bevor Sie ein Modell erstellen, ist es wichtig, Ihr Modell vorzubereiten