ਦਰਅਸਲ, ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ (CMLE) ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। CMLE ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ CMLE ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਬਾਲਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੋਈ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। CMLE ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਬਾਲਟੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, CMLE ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ CMLE ਦੁਆਰਾ ਉਪਯੋਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਬਾਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। CMLE ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸਥਾਨ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਚਿੱਤਰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। CMLE ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇਗਾ, ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ।
CMLE ਕੋਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ:
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਉਤਸੁਕ ਮੋਡ TensorFlow ਦੀ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਡੀਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ (CMLE) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਹੈਂਡਲ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਮਨਮਾਨੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
- CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੀ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNNs) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਐਡਵਾਂਸਿੰਗ ਇਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ