CMLE는 Google Cloud 스토리지 데이터에서 읽고 추론을 위해 지정된 학습 모델을 사용할 수 있나요?
실제로 그럴 수 있습니다. Google Cloud Machine Learning에는 Cloud Machine Learning Engine(CMLE)이라는 기능이 있습니다. CMLE는 클라우드에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위한 강력하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 클라우드 스토리지에서 데이터를 읽고 추론을 위해 훈련된 모델을 활용할 수 있습니다.
클라우드 스토리지에서 데이터를 읽을 때 CMLE는 Google Cloud Storage를 포함한 다양한 스토리지 옵션과 원활한 통합을 제공합니다. 사용자는 학습 데이터와 기타 관련 파일을 Cloud Storage 버킷에 저장할 수 있습니다. 그러면 CMLE는 이러한 버킷에 액세스하고 학습 프로세스 중에 데이터를 읽을 수 있습니다. 이를 통해 효율적이고 편리한 데이터 관리가 가능해지며 로컬 스토리지 용량을 초과할 수 있는 대규모 데이터 세트를 활용할 수 있습니다.
학습된 모델 사용 측면에서 CMLE를 사용하면 사용자는 예측 작업을 위해 클라우드 스토리지에 저장된 학습된 모델을 지정할 수 있습니다. 모델이 훈련되어 클라우드 스토리지에 저장되면 CMLE에서 새로운 데이터에 대한 예측을 위해 쉽게 액세스하고 활용할 수 있습니다. 이는 훈련된 모델을 배포하고 프로덕션 환경에서 실시간 예측을 해야 할 때 특히 유용합니다.
이 개념을 설명하기 위해 기계 학습 모델이 이미지를 분류하도록 훈련된 시나리오를 고려해보세요. 학습된 모델은 Cloud Storage 버킷에 저장됩니다. CMLE를 사용하면 사용자는 클라우드 스토리지에서 훈련된 모델의 위치를 지정하고 이를 엔드포인트로 배포할 수 있습니다. 그런 다음 이 엔드포인트를 사용하여 분류를 위한 새 이미지를 보낼 수 있습니다. CMLE는 Cloud Storage에서 훈련된 모델을 읽고, 필요한 계산을 수행하고, 입력 이미지를 기반으로 예측을 제공합니다.
CMLE에는 실제로 클라우드 스토리지에서 데이터를 읽고 추론을 위해 훈련된 모델을 지정하는 기능이 있습니다. 이 기능을 사용하면 효율적인 데이터 관리가 가능하고 학습된 모델을 실제 애플리케이션에 배포할 수 있습니다.
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