Memang bisa. Di Google Cloud Machine Learning terdapat fitur bernama Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE menyediakan platform yang kuat dan skalabel untuk pelatihan dan penerapan model pembelajaran mesin di cloud. Hal ini memungkinkan pengguna untuk membaca data dari penyimpanan Cloud dan memanfaatkan model terlatih untuk inferensi.
Dalam hal membaca data dari penyimpanan Cloud, CMLE menawarkan integrasi yang lancar dengan berbagai opsi penyimpanan, termasuk Google Cloud Storage. Pengguna dapat menyimpan data pelatihan mereka, serta file relevan lainnya, di keranjang penyimpanan Cloud. CMLE kemudian dapat mengakses bucket ini dan membaca data selama proses pelatihan. Hal ini memungkinkan pengelolaan data yang efisien dan nyaman, serta kemampuan untuk memanfaatkan kumpulan data besar yang mungkin melebihi kapasitas penyimpanan lokal.
Dalam hal penggunaan model terlatih, CMLE memungkinkan pengguna menentukan model terlatih yang disimpan di penyimpanan Cloud untuk tugas prediksi. Setelah model dilatih dan disimpan ke penyimpanan Cloud, model tersebut dapat dengan mudah diakses dan digunakan oleh CMLE untuk membuat prediksi pada data baru. Hal ini sangat berguna ketika ada kebutuhan untuk menerapkan model terlatih dan membuat prediksi real-time di lingkungan produksi.
Untuk mengilustrasikan konsep ini, pertimbangkan skenario ketika model pembelajaran mesin telah dilatih untuk mengklasifikasikan gambar. Model yang dilatih disimpan dalam bucket penyimpanan Cloud. Dengan CMLE, pengguna dapat menentukan lokasi model terlatih di penyimpanan Cloud dan menerapkannya sebagai titik akhir. Titik akhir ini kemudian dapat digunakan untuk mengirim gambar baru untuk klasifikasi. CMLE akan membaca model terlatih dari penyimpanan Cloud, melakukan komputasi yang diperlukan, dan memberikan prediksi berdasarkan gambar masukan.
CMLE memang memiliki kemampuan untuk membaca data dari penyimpanan Cloud dan menentukan model terlatih untuk inferensi. Fitur ini memungkinkan pengelolaan data yang efisien dan penerapan model terlatih dalam aplikasi dunia nyata.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Maju dalam Pembelajaran Mesin:
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apakah mode bersemangat mencegah fungsi komputasi terdistribusi TensorFlow?
- Dapatkah solusi cloud Google digunakan untuk memisahkan komputasi dari penyimpanan guna pelatihan model ML dengan data besar yang lebih efisien?
- Apakah Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) menawarkan akuisisi dan konfigurasi sumber daya otomatis serta menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan model selesai?
- Apakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang sangat besar tanpa hambatan?
- Saat menggunakan CMLE, apakah membuat versi memerlukan penentuan sumber model yang diekspor?
- Bisakah Tensorflow digunakan untuk pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam (DNN)?
- Apa itu algoritma Gradient Boosting?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Memajukan Pembelajaran Mesin