Pêvajoya karanîna karûbarê pêşbîniyê ya Google Cloud Machine Learning Engine gelek gavan vedihewîne ku ji bikarhêneran re dihêle ku modelên fêrbûna makîneyê bicîh bikin û bikar bînin da ku pêşbîniyên li ser pîvanê bikin. Ev karûbar, ku beşek ji platforma Google Cloud AI-yê ye, çareseriyek bê server pêşkêşî pêşbîniyên li ser modelên perwerdekirî dike, rê dide bikarhêneran ku li şûna birêvebirina binesaziyê li ser pêşkeftin û bicîhkirina modelên xwe hûr bibin.
1. Pêşveçûn û Perwerdehiya Modelê:
Pêngava yekem a karanîna karûbarê pêşbîniya Google Cloud Machine Learning Engine pêşxistin û perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê ye. Ev bi gelemperî karên wekî pêşdibistanên daneyê, endezyariya taybetmendiyê, hilbijartina modelê, û perwerdehiya modelê vedigire. Google Cloud amûr û karûbarên cihêreng peyda dike, wek Google Cloud Dataflow û Google Cloud Dataprep, da ku di van karan de arîkar bike.
2. Export û Pakêkirina Model:
Dema ku modela fêrbûna makîneyê were perwerdekirin û ji bo bicîhkirinê amade ye, pêdivî ye ku ew bi rengek ku ji hêla karûbarê pêşbîniyê ve were bikar anîn were derxistin û pakkirin. Google Cloud Machine Learning Engine çarçoweyên fêrbûna makîneyê yên cihêreng piştgirî dike, wek TensorFlow û scikit-learn, ku dihêle bikarhêner modelên xwe bi rengek lihevhatî bi van çarçoweyan re hinarde bikin.
3. Dabeşkirina Modelê:
Pêngava paşîn ev e ku modela perwerdekirî li ser Engine Fêrbûna Makîneya Google Cloud bicîh bikin. Ev tê de afirandina çavkaniyek modelê li ser platformê, diyarkirina celebê modelê (mînak, TensorFlow, scikit-learn), û barkirina pelê modela derhanîn. Google Cloud Machine Learning Engine ji bo birêvebirina bicihkirina modelan navgînek rêzika fermanê (CLI) û API-ya RESTful peyda dike.
4. Guhertokirin û Scaling:
Engine Fêrbûna Makîneya Google Cloud destûrê dide bikarhêneran ku gelek guhertoyên modelek sazkirî biafirînin. Ev ji bo pêşkeftina dubare û ceribandina guhertoyên modela nû bêyî qutkirina xizmeta pêşbîniyan bikêr e. Her guhertoya modelê dikare li ser bingeha xebata pêşbînîkirî serbixwe were pîvandin, ku karanîna çavkaniyê ya bikêr misoger dike.
5. Daxwazên Pêşbîniyê:
Ji bo ku pêşbîniyan bi karanîna modela verastkirî çêbikin, bikarhêner hewce ne ku daxwazên pêşbîniyê ji karûbarê pêşbîniyê re bişînin. Daxwazên pêşbînîkirinê dikarin bi karanîna RESTful API-ya ku ji hêla Google Cloud Machine Learning Engine ve hatî peyda kirin an jî bi karanîna amûra rêzika fermanê gcloud ve têne çêkirin. Daneyên têketinê yên ji bo daxwazên pêşbîniyê divê di formatek ku bi hewcedariyên têketina modelê re hevaheng be be.
6. Şopandin û tomarkirin:
Google Cloud Machine Learning Engine kapasîteyên şopandin û têketinê peyda dike da ku performans û karanîna modelên hatine bicîh kirin bişopîne. Bikarhêner dikarin metrîkên wekî derengiya pêşbîniyê û karanîna çavkaniyê bi navgîniya Google Cloud Console an bi karanîna API-ya Cloud Monitoring bişopînin. Wekî din, têketin dikarin ji bo daxwazên pêşbîniyê werin çêkirin, ku rê dide bikarhêneran ku pirsgirêkan çareser bikin û encamên pêşbîniyê analîz bikin.
7. Optimîzasyona Mesrefê:
Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud taybetmendiyên cihêreng pêşkêşî dike da ku lêçûnên xebitandina pêşbîniyên di pîvanê de xweşbîn bike. Bikarhêner dikarin pîvandina otomatîkî bi kar bînin da ku bixweber li ser bingeha bargiraniya karûbarê gihîştî hejmara girêkên pêşbîniyê rast bikin. Di heman demê de ew dikarin ji pêşbîniya berhevokê sûd werbigirin, ku destûrê dide wan ku mîqdarên mezin ên daneyê bi paralelî pêvajoyê bikin, lêçûna giştî ya pêşbîniyê kêm bike.
Bikaranîna karûbarê pêşbîniyê ya Google Cloud Machine Learning Engine gavên wekî pêşkeftin û perwerdehiya modelê, hinardekirin û pakkirina modelê, bicihkirina modelê, guhertokirin û pîvandin, daxwazên pêşbîniyê, şopandin û tomarkirin, û xweşbîniya lêçûnê vedihewîne. Bi şopandina van gavan, bikarhêner dikarin karûbarê pêşbîniya bê server ku ji hêla Google Cloud ve hatî peyda kirin bi bandor bikar bînin da ku modelên fêrbûna makîneyê di pîvanê de bicîh bikin û bimeşînin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin