Kan men flexibiliteitsbronnen in de cloud gebruiken om de machine learning-modellen te trainen op datasets waarvan de omvang de limieten van een lokale computer overschrijdt?
Google Cloud Platform biedt een reeks tools en services waarmee u de kracht van cloud computing kunt benutten voor machine learning-taken. Een voorbeeld van zo'n tool is Google Cloud Machine Learning Engine, die een beheerde omgeving biedt voor het trainen en implementeren van machine learning-modellen. Met deze service kunt u uw trainingsopdrachten eenvoudig opschalen
Hoe bouw je een model in Google Cloud Machine Learning?
Om een model te bouwen in de Google Cloud Machine Learning Engine, moet u een gestructureerde workflow volgen die uit verschillende componenten bestaat. Deze componenten omvatten het voorbereiden van uw gegevens, het definiëren van uw model en het trainen ervan. Laten we elke stap in meer detail bekijken. 1. De gegevens voorbereiden: Voordat u een model maakt, is het cruciaal om uw gegevens voor te bereiden