ในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง กระบวนการของโมเดลการฝึกอบรมในระบบคลาวด์เกี่ยวข้องกับขั้นตอนและข้อควรพิจารณาต่างๆ ข้อควรพิจารณาประการหนึ่งคือการจัดเก็บชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรม แม้ว่าจะไม่ใช่ข้อกำหนดที่แน่นอนในการอัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง Google Storage (GCS) ก่อนที่จะฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในระบบคลาวด์ แต่เราขอแนะนำอย่างยิ่งด้วยเหตุผลหลายประการ
ประการแรก Google Storage (GCS) มอบโซลูชันพื้นที่เก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้ ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันบนระบบคลาวด์ มีความทนทานและพร้อมใช้งานสูง ทำให้มั่นใจได้ว่าชุดข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บอย่างปลอดภัยและเข้าถึงได้ทุกเมื่อที่ต้องการ เมื่ออัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง GCS คุณจะใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์เหล่านี้ได้ และรับประกันความสมบูรณ์และความพร้อมใช้งานของข้อมูลตลอดกระบวนการฝึกอบรม
ประการที่สอง การใช้ GCS ช่วยให้สามารถผสานรวมกับเครื่องมือและบริการอื่นๆ ของ Google Cloud Machine Learning ได้อย่างราบรื่น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก Google Cloud Datalab ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมบนโน้ตบุ๊กที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสำรวจ การวิเคราะห์ และการสร้างแบบจำลองข้อมูล Datalab ให้การสนับสนุนในตัวสำหรับการเข้าถึงและจัดการข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน GCS ทำให้ง่ายต่อการประมวลผลล่วงหน้าและแปลงชุดข้อมูลก่อนที่จะฝึกโมเดล
นอกจากนี้ GCS ยังมีความสามารถในการถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้คุณอัปโหลดชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่หรือเมื่อโมเดลการฝึกอบรมที่ต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก ด้วยการใช้ GCS คุณสามารถใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานของ Google เพื่อจัดการกระบวนการถ่ายโอนข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร
นอกจากนี้ GCS ยังมีฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การควบคุมการเข้าถึง การกำหนดเวอร์ชัน และการจัดการวงจรการใช้งาน ฟีเจอร์เหล่านี้ช่วยให้คุณจัดการและควบคุมการเข้าถึงชุดข้อมูล ติดตามการเปลี่ยนแปลง และทำให้นโยบายการเก็บรักษาข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ ความสามารถดังกล่าวมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาการกำกับดูแลข้อมูลและรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
สุดท้ายนี้ ด้วยการอัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง GCS คุณจะแยกพื้นที่จัดเก็บข้อมูลออกจากสภาพแวดล้อมการฝึกอบรม การแยกนี้ช่วยให้มีความยืดหยุ่นและพกพาได้มากขึ้น คุณสามารถสลับระหว่างสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมบนคลาวด์ต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย หรือแชร์ชุดข้อมูลกับสมาชิกในทีมหรือผู้ทำงานร่วมกันคนอื่นๆ โดยไม่จำเป็นต้องใช้กระบวนการถ่ายโอนข้อมูลที่ซับซ้อน
แม้ว่าไม่จำเป็นต้องอัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง Google Storage (GCS) ก่อนที่จะฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในระบบคลาวด์ แต่เราขอแนะนำอย่างยิ่งเนื่องจากความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการปรับขนาด ความสามารถในการผสานรวม การถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ฟีเจอร์ขั้นสูง และความยืดหยุ่นที่มีให้ . เมื่อใช้ประโยชน์จาก GCS คุณจะมั่นใจได้ถึงความสมบูรณ์ ความพร้อมใช้งาน และการจัดการข้อมูลการฝึกอบรมอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงโดยรวมในท้ายที่สุด
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning