გთავაზობთ თუ არა Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და ამუშავებს რესურსების გამორთვას მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) არის Google Cloud Platform (GCP) მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი მანქანური სწავლების მოდელების განაწილებული და პარალელურად სწავლებისთვის. თუმცა, ის არ გვთავაზობს რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და არც რესურსის გამორთვას ახორციელებს მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ. ამ პასუხში ჩვენ გავაკეთებთ
CMLE-ის გამოყენებისას საჭიროა თუ არა ვერსიის შესაქმნელად ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება?
ვერსიის შესაქმნელად CMLE (Cloud Machine Learning Engine) გამოყენებისას აუცილებელია ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება. ეს მოთხოვნა მნიშვნელოვანია რამდენიმე მიზეზის გამო, რაც დეტალურად იქნება ახსნილი ამ პასუხში. პირველ რიგში, მოდით გავიგოთ, რას ნიშნავს "ექსპორტირებული მოდელი". CMLE-ის კონტექსტში, ექსპორტირებული მოდელი
შეუძლია თუ არა CMLE-ს წაიკითხოს Google Cloud-ის საცავის მონაცემები და გამოიყენოს განსაზღვრული გაწვრთნილი მოდელი დასკვნისთვის?
მართლაც, შეუძლია. Google Cloud Machine Learning-ში არის ფუნქცია, სახელწოდებით Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE უზრუნველყოფს მძლავრ და მასშტაბირებულ პლატფორმას ღრუბელში მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგისა და განსათავსებლად. ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს წაიკითხონ მონაცემები Cloud-დან და გამოიყენონ გაწვრთნილი მოდელი დასკვნისთვის. როცა საქმე ეხება