如何在Google Cloud ML上定期训练和部署新的机器学习模型？如何自动执行此过程？

在Google Cloud ML上定期训练和部署新的机器学习模型可以通过以下步骤完成，并且可以自动化执行此过程：

1. 准备数据：首先，您需要准备用于训练模型的数据集。这可能涉及数据收集、清洗、预处理和标记等步骤。
2. 创建训练作业：在Google Cloud ML上，您可以使用Cloud ML Engine来创建和管理训练作业。您可以使用TensorFlow或其他支持的机器学习框架来定义模型和训练脚本。
3. 配置训练作业：在创建训练作业时，您需要指定训练脚本、训练数据的位置、模型输出的位置以及其他相关参数。您还可以选择使用预训练模型或使用分布式训练来加速训练过程。
4. 启动训练作业：一旦配置完成，您可以启动训练作业并监视其进度。Cloud ML Engine将自动为您管理训练作业的资源分配和调度。
5. 评估和调优模型：一旦训练作业完成，您可以使用验证集或测试集对模型进行评估。根据评估结果，您可以调整模型的超参数或尝试其他优化方法。
6. 导出模型：当您满意模型的性能后，您可以导出模型以供部署使用。Cloud ML Engine支持将模型导出为TensorFlow SavedModel格式或其他支持的格式。
7. 部署模型：您可以使用Cloud ML Engine的模型部署功能将导出的模型部署为一个在线预测服务。您可以选择使用自动缩放功能来处理预测请求的负载。

自动执行此过程可以通过以下方式实现：

1. 使用Cloud Scheduler：您可以使用Google Cloud Scheduler来定期触发训练和部署任务。您可以设置一个定时器，例如每天、每周或每月，在指定的时间自动触发训练和部署作业。
2. 使用Cloud Functions：您可以创建一个Cloud Function，当触发器被触发时，它会调用Cloud ML Engine的API来启动训练和部署作业。您可以将Cloud Function与Cloud Scheduler结合使用，以实现定期自动触发的功能。
3. 使用Cloud Build：如果您使用的是持续集成/持续部署（CI/CD）流程，您可以使用Cloud Build来自动构建、训练和部署机器学习模型。您可以在Cloud Build配置文件中定义训练和部署步骤，并将其与代码仓库的提交钩子关联，以实现自动执行。

请注意，以上提到的Google Cloud ML是Google Cloud Platform（GCP）提供的一项机器学习服务，用于训练和部署机器学习模型。更多关于Google Cloud ML的信息和产品介绍，请参考Google Cloud ML官方文档。