په حقیقت کې، دا کولی شي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې، د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) په نوم یو ځانګړتیا شتون لري. CMLE په کلاوډ کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او پلي کولو لپاره یو پیاوړی او د توزیع وړ پلیټ فارم چمتو کوي. دا کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د کلاوډ ذخیره څخه ډیټا ولولي او د تحلیل لپاره روزل شوي ماډل وکاروي.
کله چې د کلاوډ ذخیره کولو څخه د معلوماتو لوستلو خبره راځي ، CMLE د مختلف ذخیره کولو اختیارونو سره بې ساري ادغام وړاندیز کوي ، پشمول د ګوګل کلاوډ ذخیره. کاروونکي کولی شي د دوی د روزنې ډیټا او همدارنګه نور اړونده فایلونه د کلاوډ ذخیره کولو بالټونو کې ذخیره کړي. CMLE بیا کولی شي دې بالټونو ته لاسرسی ومومي او د روزنې پروسې په جریان کې معلومات ولولي. دا د مؤثره او مناسب ډیټا مدیریت ته اجازه ورکوي ، په بیله بیا د لوی ډیټاسیټونو د ګټې اخیستنې وړتیا چې ممکن د ځایی ذخیره کولو ظرفیت څخه ډیر وي.
د روزل شوي ماډل کارولو شرایطو کې، CMLE کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د وړاندوینې دندو لپاره په کلاوډ ذخیره کې زیرمه شوي روزل شوي ماډل مشخص کړي. یوځل چې ماډل روزل شوی او د کلاوډ ذخیره کې خوندي شوی ، نو دا د نوي ډیټا وړاندوینې کولو لپاره د CMLE لخوا په اسانۍ سره لاسرسی او کارول کیدی شي. دا په ځانګړي توګه ګټور دی کله چې د روزل شوي ماډل ځای په ځای کولو او د تولید چاپیریال کې د ریښتیني وخت وړاندوینې کولو ته اړتیا وي.
د دې مفهوم د روښانه کولو لپاره، یوه سناریو ته پام وکړئ چیرې چې د ماشین زده کړې ماډل د انځورونو طبقه بندي کولو لپاره روزل شوي. روزل شوی ماډل د کلاوډ ذخیره کولو بالټ کې زیرمه شوی. د CMLE سره، کاروونکي کولی شي د کلاوډ ذخیره کې د روزل شوي ماډل موقعیت مشخص کړي او د پای ټکی په توګه یې ځای په ځای کړي. دا پای ټکی بیا د ډلبندۍ لپاره د نوي عکسونو لیږلو لپاره کارول کیدی شي. CMLE به د کلاوډ ذخیره څخه روزل شوي ماډل ولولي، اړین محاسبې ترسره کړي، او د ان پټ انځورونو پر بنسټ وړاندوینې وړاندې کړي.
CMLE واقعیا د کلاوډ ذخیره کولو څخه ډیټا لوستلو وړتیا لري او د تحلیل لپاره روزل شوی ماډل مشخص کوي. دا ب featureه د مؤثره ډیټا مدیریت او د ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو کې د روزل شوي ماډلونو پلي کولو ته اجازه ورکوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
- د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم څه شی دی؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ