CMLE কি Google ক্লাউড স্টোরেজ ডেটা থেকে পড়তে পারে এবং অনুমানের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে পারে?
প্রকৃতপক্ষে, এটা পারে. গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ, ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) নামে একটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে। CMLE ক্লাউডে মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের জন্য একটি শক্তিশালী এবং মাপযোগ্য প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে। এটি ব্যবহারকারীদের ক্লাউড স্টোরেজ থেকে ডেটা পড়তে এবং অনুমানের জন্য একটি প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে দেয়।
ক্লাউড স্টোরেজ থেকে ডেটা পড়ার ক্ষেত্রে, CMLE Google ক্লাউড স্টোরেজ সহ বিভিন্ন স্টোরেজ বিকল্পের সাথে নিরবচ্ছিন্ন ইন্টিগ্রেশন অফার করে। ব্যবহারকারীরা ক্লাউড স্টোরেজ বালতিতে তাদের প্রশিক্ষণের ডেটা, সেইসাথে অন্যান্য প্রাসঙ্গিক ফাইলগুলি সংরক্ষণ করতে পারে। CMLE তারপর এই বালতিগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন ডেটা পড়তে পারে। এটি দক্ষ এবং সুবিধাজনক ডেটা ম্যানেজমেন্টের পাশাপাশি স্থানীয় স্টোরেজ ক্ষমতাকে অতিক্রম করতে পারে এমন বড় ডেটাসেটগুলিকে লিভারেজ করার ক্ষমতা দেয়।
একটি প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করার ক্ষেত্রে, CMLE ব্যবহারকারীদের ভবিষ্যদ্বাণী কাজের জন্য ক্লাউড স্টোরেজে সঞ্চিত একটি প্রশিক্ষিত মডেল নির্দিষ্ট করতে সক্ষম করে। একবার একটি মডেল প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে এবং ক্লাউড স্টোরেজে সংরক্ষিত হয়ে গেলে, নতুন ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য CMLE দ্বারা এটি সহজেই অ্যাক্সেস এবং ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন একটি প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপন এবং একটি উত্পাদন পরিবেশে রিয়েল-টাইম ভবিষ্যদ্বাণী করার প্রয়োজন হয়।
এই ধারণাটি ব্যাখ্যা করার জন্য, একটি দৃশ্যকল্প বিবেচনা করুন যেখানে একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে চিত্র শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। প্রশিক্ষিত মডেলটি একটি ক্লাউড স্টোরেজ বালতিতে সংরক্ষণ করা হয়। CMLE এর মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা ক্লাউড স্টোরেজে প্রশিক্ষিত মডেলের অবস্থান নির্দিষ্ট করতে পারে এবং এটিকে শেষ পয়েন্ট হিসেবে স্থাপন করতে পারে। এই শেষ পয়েন্টটি তারপর শ্রেণীবিভাগের জন্য নতুন ছবি পাঠাতে ব্যবহার করা যেতে পারে। CMLE ক্লাউড স্টোরেজ থেকে প্রশিক্ষিত মডেল পড়বে, প্রয়োজনীয় গণনা করবে এবং ইনপুট ইমেজের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী দেবে।
CMLE এর প্রকৃতপক্ষে ক্লাউড স্টোরেজ থেকে ডেটা পড়ার এবং অনুমানের জন্য একটি প্রশিক্ষিত মডেল নির্দিষ্ট করার ক্ষমতা রয়েছে। এই বৈশিষ্ট্যটি দক্ষ ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপনের অনুমতি দেয়।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি:
- যখন একটি কার্নেল ডেটা সহ কাঁটাযুক্ত করা হয় এবং আসলটি ব্যক্তিগত হয়, তখন কাঁটাযুক্তটি কি সর্বজনীন হতে পারে এবং যদি তাই হয় তবে এটি একটি গোপনীয়তা লঙ্ঘন নয়?
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- আগ্রহী মোড কি TensorFlow এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়?
- গুগল ক্লাউড সলিউশনগুলি কি বড় ডেটা সহ এমএল মডেলের আরও দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য স্টোরেজ থেকে কম্পিউটিং ডিকপল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) কি স্বয়ংক্রিয় রিসোর্স অধিগ্রহণ এবং কনফিগারেশন অফার করে এবং মডেলের প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে রিসোর্স শাটডাউন পরিচালনা করে?
- মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে নির্বিচারে বড় ডেটা সেটে প্রশিক্ষিত করা কি কোনো হেঁচকি ছাড়াই সম্ভব?
- CMLE ব্যবহার করার সময়, একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয়?
- টেনসরফ্লো কি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন) এর প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
অ্যাডভান্সিং ইন মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন