Machine Learning - eBook (TC)

問答:如何選擇合適機器 學習的運算基礎架構

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2 使用低成本、高效能、機器學習 最佳化的基礎設施,加速機器學習 機器學習 (ML) 似乎在一夜之間,從理想技 術的世界躍升進入主流。幾乎各種規模的各 種行業都想參與其中―而由於雲端,機器學 習對所有人來說實際上都觸手可及。雲端將 資料、低成本儲存、安全、機器學習服務以 及高效能的 CPU 和 GPU 執行個體結合在一 起,用於模型訓練與部署。現在,組織可以 彈性地存放最多資料並擁有最高效能運算, 因而得以更快實現機器學習的價值。 然而,隨著雲端基礎設施的選項和服務越來 越廣泛也越來越深入,針對您的使用案例 可能難以做出正確抉擇。許多高階主管會 問:「當我要為我的機器學習目標選擇合適 的雲端運算基礎設施和服務時,應該考慮哪 些因素?」 針對這個問題和其他詳細資訊,Amazon AI 機器學習服務副總裁 Bratin Saha 博士會為 我們解答。繼續閱讀以了解評估執行機器 學習工作負載的基礎設施要求的指引和最 佳實務,以確保您做出正確的選擇來滿足 這些需求。

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