De hecho, puede hacerlo. En Google Cloud Machine Learning, existe una función llamada Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE proporciona una plataforma potente y escalable para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en la nube. Permite a los usuarios leer datos del almacenamiento en la nube y utilizar un modelo entrenado para realizar inferencias.
Cuando se trata de leer datos del almacenamiento en la nube, CMLE ofrece una integración perfecta con varias opciones de almacenamiento, incluido Google Cloud Storage. Los usuarios pueden almacenar sus datos de entrenamiento, así como cualquier otro archivo relevante, en depósitos de almacenamiento en la nube. Luego, CMLE puede acceder a estos depósitos y leer los datos durante el proceso de capacitación. Esto permite una gestión de datos eficiente y conveniente, así como la capacidad de aprovechar grandes conjuntos de datos que pueden exceder la capacidad de almacenamiento local.
En términos de uso de un modelo entrenado, CMLE permite a los usuarios especificar un modelo entrenado almacenado en el almacenamiento en la nube para tareas de predicción. Una vez que un modelo ha sido entrenado y guardado en el almacenamiento en la nube, CMLE puede acceder a él y utilizarlo fácilmente para hacer predicciones sobre nuevos datos. Esto es particularmente útil cuando es necesario implementar un modelo entrenado y realizar predicciones en tiempo real en un entorno de producción.
Para ilustrar este concepto, considere un escenario en el que se ha entrenado un modelo de aprendizaje automático para clasificar imágenes. El modelo entrenado se almacena en un depósito de almacenamiento en la nube. Con CMLE, los usuarios pueden especificar la ubicación del modelo entrenado en el almacenamiento en la nube e implementarlo como punto final. Este punto final se puede utilizar para enviar nuevas imágenes para su clasificación. CMLE leerá el modelo entrenado desde el almacenamiento en la nube, realizará los cálculos necesarios y proporcionará predicciones basadas en las imágenes de entrada.
De hecho, CMLE tiene la capacidad de leer datos del almacenamiento en la nube y especificar un modelo entrenado para la inferencia. Esta característica permite una gestión eficiente de datos y la implementación de modelos entrenados en aplicaciones del mundo real.
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