Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ဟောကိန်းထုတ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုသူများအား ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်နှင့် အသုံးပြုနိုင်စေရန် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud AI ပလပ်ဖောင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည့် ဤဝန်ဆောင်မှုသည် အခြေခံအဆောက်အဦများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းထက် အသုံးပြုသူများ၏ မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို အာရုံစိုက်နိုင်စေမည့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဆာဗာမဲ့ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးပါသည်။
1. မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် လေ့ကျင့်ရေး-
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် ပထမအဆင့်မှာ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို တီထွင်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းတာဝန်များ ပါဝင်သည်။ Google Cloud သည် ဤလုပ်ဆောင်စရာများကို အထောက်အကူပြုရန်အတွက် Google Cloud Dataflow နှင့် Google Cloud Dataprep ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
2. မော်ဒယ် တင်ပို့မှုနှင့် ထုပ်ပိုးမှု-
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး အသုံးချရန် အဆင်သင့်ဖြစ်သောအခါ၊ ၎င်းကို ခန့်မှန်းဝန်ဆောင်မှုမှ အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မတ်ဖြင့် ထုတ်ယူပြီး ထုပ်ပိုးထားရန် လိုအပ်သည်။ Google Cloud Machine Learning Engine သည် TensorFlow နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော စက်သင်ယူမှုဘောင်များကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ဤဘောင်များနှင့် လိုက်ဖက်သော ဖော်မတ်ဖြင့် တင်ပို့ခွင့်ပြုသည်။
3. မော်ဒယ် ဖြန့်ကျက်မှု-
နောက်တစ်ဆင့်မှာ Google Cloud Machine Learning Engine တွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးချရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်အမျိုးအစားကို သတ်မှတ်ခြင်း (ဥပမာ၊ TensorFlow၊ scikit-learn) နှင့် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်ဖိုင်ကို အပ်လုဒ်တင်ခြင်း တို့ပါဝင်သည့် ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် မော်ဒယ်အရင်းအမြစ်တစ်ခု ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သည်။ Google Cloud Machine Learning Engine သည် မော်ဒယ် ဖြန့်ကျက်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် command-line interface (CLI) နှင့် RESTful API ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
4. ဗားရှင်းနှင့် အတိုင်းအတာ-
Google Cloud Machine Learning Engine သည် အသုံးပြုသူများအား အသုံးချထားသော မော်ဒယ်၏ ဗားရှင်းများစွာကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ ခန့်မှန်းချက်များကို နှောက်ယှက်ခြင်းမရှိဘဲ မော်ဒယ်ဗားရှင်းအသစ်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ တီထွင်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် ၎င်းသည် အသုံးဝင်သည်။ မော်ဒယ်ဗားရှင်းတစ်ခုစီကို အကျိုးရှိစွာ အရင်းအမြစ်အသုံးချမှုကို သေချာစေမည့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော အလုပ်ပမာဏအပေါ် အခြေခံ၍ သီးခြား အတိုင်းအတာကို ချိန်ညှိနိုင်သည်။
5. ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများ-
ဖြန့်ကျက်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်၊ အသုံးပြုသူများသည် ခန့်မှန်းမှုတောင်းဆိုချက်များကို ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုသို့ ပေးပို့ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Google Cloud Machine Learning Engine မှပေးသော RESTful API ကို အသုံးပြု၍ သို့မဟုတ် gcloud အမိန့်ပေးသည့်လိုင်းတူးလ်ကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများအတွက် ထည့်သွင်းဒေတာသည် မော်ဒယ်၏ထည့်သွင်းမှုလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသောဖော်မတ်ဖြစ်သင့်သည်။
6. စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မှတ်တမ်းရေးခြင်း-
Google Cloud Machine Learning Engine သည် အသုံးပြုထားသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အသုံးပြုမှုကို ခြေရာခံရန် စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မှတ်တမ်းရယူခြင်း စွမ်းရည်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် Google Cloud Console မှတဆင့် သို့မဟုတ် Cloud Monitoring API ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ခန့်မှန်းချိန်ကြာချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်အသုံးချမှုကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို စောင့်ကြည့်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အသုံးပြုသူများအား ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် ခန့်မှန်းရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေမည့် ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများအတွက် မှတ်တမ်းများကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
7. ကုန်ကျစရိတ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း-
Google Cloud Machine Learning Engine သည် အတိုင်းအတာအလိုက် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများ၏ ကုန်ကျစရိတ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အင်္ဂါရပ်အမျိုးမျိုးကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ဝင်လာသည့်အလုပ်ပမာဏအပေါ်အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းမှုနံပါတ်များကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိရန် အော်တိုစကေးချဲ့ခြင်းကို အသုံးချနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာအမြောက်အမြားကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး ခန့်မှန်းကုန်ကျစရိတ်အားလုံးကို လျှော့ချပေးသည့် အစုလိုက်ခန့်မှန်းခြင်းကိုလည်း အခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်။
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်းတွင် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု၊ မော်ဒယ်ထုတ်ပိုးမှုနှင့် ထုပ်ပိုးမှု၊ မော်ဒယ်အသုံးပြုမှု၊ ဗားရှင်းသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ၊ ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများ၊ စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် မှတ်တမ်းရယူခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အဆင့်များပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အသုံးပြုရန်နှင့် အသုံးပြုရန် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော ဆာဗာမဲ့ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
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။