کیا CMLE گوگل کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا سے پڑھ سکتا ہے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک مخصوص تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتا ہے؟
بے شک، یہ کر سکتا ہے. گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں، کلاؤڈ مشین لرننگ انجن (CMLE) نامی ایک خصوصیت ہے۔ CMLE کلاؤڈ میں مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت اور تعیناتی کے لیے ایک طاقتور اور قابل توسیع پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے۔ یہ صارفین کو کلاؤڈ اسٹوریج سے ڈیٹا پڑھنے اور اندازہ لگانے کے لیے تربیت یافتہ ماڈل استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
جب کلاؤڈ اسٹوریج سے ڈیٹا پڑھنے کی بات آتی ہے تو، CMLE مختلف اسٹوریج آپشنز کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے انضمام کی پیشکش کرتا ہے، بشمول Google Cloud Storage۔ صارف اپنے تربیتی ڈیٹا کے ساتھ ساتھ دیگر متعلقہ فائلوں کو کلاؤڈ اسٹوریج کی بالٹیوں میں محفوظ کر سکتے ہیں۔ CMLE پھر ان بالٹیوں تک رسائی حاصل کر سکتا ہے اور تربیتی عمل کے دوران ڈیٹا کو پڑھ سکتا ہے۔ یہ موثر اور آسان ڈیٹا مینجمنٹ کے ساتھ ساتھ بڑے ڈیٹا سیٹس کا فائدہ اٹھانے کی اہلیت دیتا ہے جو مقامی اسٹوریج کی گنجائش سے زیادہ ہو سکتے ہیں۔
تربیت یافتہ ماڈل استعمال کرنے کے معاملے میں، CMLE صارفین کو پیشین گوئی کے کاموں کے لیے کلاؤڈ اسٹوریج میں محفوظ کردہ تربیت یافتہ ماڈل کی وضاحت کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ایک بار جب کسی ماڈل کو تربیت دی جاتی ہے اور اسے کلاؤڈ اسٹوریج میں محفوظ کر لیا جاتا ہے، تو اس تک آسانی سے رسائی حاصل کی جا سکتی ہے اور نئے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے CMLE اس کا استعمال کر سکتا ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب ایک تربیت یافتہ ماڈل کو تعینات کرنے اور پیداواری ماحول میں حقیقی وقت کی پیشین گوئیاں کرنے کی ضرورت ہو۔
اس تصور کو واضح کرنے کے لیے، ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں ایک مشین لرننگ ماڈل کو تصاویر کی درجہ بندی کرنے کی تربیت دی گئی ہو۔ تربیت یافتہ ماڈل کو کلاؤڈ اسٹوریج بالٹی میں محفوظ کیا جاتا ہے۔ CMLE کے ساتھ، صارف کلاؤڈ اسٹوریج میں تربیت یافتہ ماڈل کے مقام کی وضاحت کر سکتے ہیں اور اسے اختتامی نقطہ کے طور پر تعینات کر سکتے ہیں۔ اس اختتامی نقطہ کو پھر درجہ بندی کے لیے نئی تصاویر بھیجنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ CMLE کلاؤڈ سٹوریج سے تربیت یافتہ ماڈل کو پڑھے گا، ضروری کمپیوٹنگ کرے گا، اور ان پٹ امیجز کی بنیاد پر پیشین گوئیاں فراہم کرے گا۔
CMLE کے پاس واقعی یہ صلاحیت ہے کہ وہ کلاؤڈ اسٹوریج سے ڈیٹا کو پڑھ سکے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک تربیت یافتہ ماڈل بتا سکے۔ یہ خصوصیت موثر ڈیٹا مینجمنٹ اور حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں تربیت یافتہ ماڈلز کی تعیناتی کی اجازت دیتی ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- جب ایک کرنل کو ڈیٹا کے ساتھ فورک کیا جاتا ہے اور اصل پرائیویٹ ہوتا ہے، تو کیا فورکڈ پبلک ہو سکتا ہے اور اگر ایسا ہے تو رازداری کی خلاف ورزی نہیں ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- کیا ایجر موڈ TensorFlow کی تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فعالیت کو روکتا ہے؟
- کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
- کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
- CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
- کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں