Artificial Intelligence နှင့် machine learning နယ်ပယ်တွင်၊ cloud ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ယင်းကဲ့သို့ ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမှာ လေ့ကျင့်ရေး အတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲကို သိမ်းဆည်းခြင်း ဖြစ်သည်။ cloud တွင် machine learning model ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအစုံကို Google Storage (GCS) သို့ အပ်လုဒ်လုပ်ရန် လုံးဝလိုအပ်ချက်မဟုတ်သော်လည်း အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ၎င်းကို အထူးအကြံပြုထားသည်။
ပထမဦးစွာ၊ Google Storage (GCS) သည် cloud-based အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော သိုလှောင်မှုဖြေရှင်းချက်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် မြင့်မားသောကြာရှည်ခံမှုနှင့် ရရှိနိုင်မှုတို့ကို ပေးစွမ်းပြီး လိုအပ်သည့်အခါတိုင်း သင့်ဒေတာအတွဲကို လုံခြုံစွာ သိမ်းဆည်းထားနိုင်စေရန် သေချာစေပါသည်။ ဒေတာအတွဲကို GCS သို့ အပ်လုဒ်တင်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ဤအင်္ဂါရပ်များကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်ပြီး လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်တွင် သင့်ဒေတာ၏ မှန်ကန်မှုနှင့် ရရှိနိုင်မှုကို သေချာစေသည်။
ဒုတိယအနေဖြင့်၊ GCS ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အခြား Google Cloud Machine Learning ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောမှတ်စုစာအုပ်အခြေခံပတ်ဝန်းကျင်ဖြစ်သော Google Cloud Datalab ကို အသုံးချနိုင်သည်။ Datalab သည် GCS တွင် သိမ်းဆည်းထားသော ဒေတာများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းအတွက် built-in အထောက်အပံ့ကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအတွဲကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
ထို့အပြင်၊ GCS သည် သင့်အား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို လျင်မြန်ထိရောက်စွာ အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်စေမည့် ထိရောက်သောဒေတာလွှဲပြောင်းမှုစွမ်းရည်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဒေတာကြီးကြီးမားမားနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် သို့မဟုတ် များပြားလှသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများစွာ လိုအပ်သည့် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများ ပြုလုပ်သည့်အခါတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။ GCS ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ဒေတာလွှဲပြောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်ရန်၊ အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို ချွေတာရန် Google ၏ အခြေခံအဆောက်အအုံကို အသုံးချနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ GCS သည် ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်မှု၊ ဗားရှင်းပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဘဝသံသရာစီမံခန့်ခွဲမှုကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် သင့်ဒေတာအတွဲသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်၊ အပြောင်းအလဲများကို ခြေရာခံရန်နှင့် ဒေတာထိန်းသိမ်းမှုမူဝါဒများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် စီမံကွပ်ကဲရန် ခွင့်ပြုထားသည်။ ထိုစွမ်းရည်များသည် ဒေတာအုပ်ချုပ်ရေးကို ထိန်းသိမ်းရန်နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးစည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ လိုက်နာမှုရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ ဒေတာအတွဲကို GCS သို့ အပ်လုဒ်တင်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် လေ့ကျင့်ရေးပတ်ဝန်းကျင်မှ ဒေတာသိုလှောင်မှုကို နှစ်ဆတိုးစေသည်။ ဤခြားနားမှုသည် ပိုမိုပျော့ပျောင်းမှုနှင့် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူမှုကို ခွင့်ပြုပေးသည်။ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာလွှဲပြောင်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်များမလိုအပ်ဘဲ မတူညီသော cloud-based လေ့ကျင့်ရေးပတ်ဝန်းကျင်များကြားတွင် အလွယ်တကူပြောင်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဒေတာအစုံကို အခြားအဖွဲ့၀င်များ သို့မဟုတ် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သူများနှင့် မျှဝေနိုင်ပါသည်။
ဒေတာအစုံကို Google သိုလှောင်မှု (GCS) တွင် အပ်လုဒ်လုပ်ရန် မလိုအပ်သော်လည်း cloud တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို မလေ့ကျင့်မီ၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ အတိုင်းအတာ၊ ပေါင်းစည်းနိုင်မှု၊ ထိရောက်သောဒေတာလွှဲပြောင်းမှု၊ အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုများကြောင့် ၎င်းကို အကြံပြုထားသည် . GCS ကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ခိုင်မာမှု၊ ရရှိနိုင်မှုနှင့် ထိရောက်သော စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို သေချာစေပြီး၊ နောက်ဆုံးတွင် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းခွင်တစ်ခုလုံးကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။