ဆာဗာမဲ့ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် Google Cloud Machine Learning ကိုအသုံးပြု၍ အတုထောက်လှမ်းရေး (AI) မော်ဒယ်များဖန်တီးခြင်းခရီးစဉ်ကို စတင်ရန်၊ တစ်ဦးသည် အဓိကအဆင့်များစွာပါဝင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနည်းလမ်းကို လိုက်နာရပါမည်။ ဤအဆင့်များတွင် စက်သင်ယူခြင်း၏အခြေခံများကို နားလည်ခြင်း၊ Google Cloud ၏ AI ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်ခြင်း၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုသတ်မှတ်ခြင်း၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ၊ ခန့်မှန်းချက်များအတွက် မော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်း၊ AI စနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
AI ကို စတင်ရန် ပထမခြေလှမ်းတွင် စက်သင်ယူမှု သဘောတရားများကို ခိုင်မာစွာ နားလည်သဘောပေါက်ရန် ပါဝင်သည်။ Machine Learning သည် ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ စနစ်များကို လေ့လာနိုင်ပြီး အတွေ့အကြုံမှ တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် AI ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာကိုအခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ပါဝင်သည်။ စတင်ရန်၊ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုနှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှု၊ အင်္ဂါရပ်များ၊ အညွှန်းများ၊ လေ့ကျင့်မှုဒေတာ၊ စမ်းသပ်မှုဒေတာနှင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကဲ့သို့သော အဓိကအသုံးအနှုန်းများကဲ့သို့သော အခြေခံသဘောတရားများကို ဆုပ်ကိုင်ထားသင့်သည်။
ထို့နောက်၊ Google Cloud ၏ AI နှင့် စက်သင်ယူမှုဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Google Cloud Platform (GCP) သည် AI မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အသုံးချမှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုအစုံအလင်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အချို့သော ထင်ရှားသောဝန်ဆောင်မှုများတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းအတွက် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google Cloud AI Platform နှင့် သုံးစွဲသူများအား နယ်ပယ်တွင် နက်နဲသောကျွမ်းကျင်မှုမလိုအပ်ဘဲ စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့် Google Cloud AutoML တို့ ပါဝင်ပါသည်။
AI မော်ဒယ်များကို ထိရောက်စွာ ဖန်တီးရန်အတွက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်ကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ cloud-based Jupyter notebook ပတ်ဝန်းကျင်ဖြစ်သော Google Colab သည် Google Cloud ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် ရေပန်းစားသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Colab ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် GPU အရင်းအမြစ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး ဒေတာသိုလှောင်မှု၊ လုပ်ဆောင်မှုနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုအတွက် အခြား GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။
AI ပရောဂျက်များ၏ အောင်မြင်မှုအတွက် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းသည် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုကို မတည်ဆောက်မီ၊ လေ့ကျင့်မှုအတွက် ၎င်း၏အရည်အသွေးနှင့် ဆီလျော်မှုရှိစေရန် ဒေတာကို စုဆောင်း၊ သန့်ရှင်းရေးလုပ်ပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရပါမည်။ Google Cloud Storage နှင့် BigQuery တို့သည် ဒေတာအတွဲများကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းအတွက် အသုံးများသောဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်ပြီး Dataflow နှင့် Dataprep ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို သန့်ရှင်းရေး၊ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာစသည့် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
စက်တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်း မော်ဒယ်များတွင် သင့်လျော်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ မော်ဒယ်ဗိသုကာကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မြင့်မားသော ခန့်မှန်းနိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်များရရှိစေရန် မော်ဒယ်ဘောင်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud AI Platform သည် TensorFlow နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မူဘောင်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည့်အပြင် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန် hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းစွမ်းရည်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ခန့်မှန်းချက်များအတွက် AI မော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းသည် AI ဖြေရှင်းချက်များကို သုံးစွဲသူများထံ လက်လှမ်းမီစေရန်အတွက် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google Cloud AI Platform သည် သုံးစွဲသူများအား အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အစုလိုက် ခန့်မှန်းချက်များအတွက် RESTful APIs အဖြစ် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ Cloud Functions သို့မဟုတ် Cloud Run ကဲ့သို့သော ဆာဗာမဲ့နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် အခြေခံအဆောက်အအုံအပေါ်မှ စီမံခန့်ခွဲခြင်းမရှိဘဲ လိုအပ်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်ခန့်မှန်းချက်များကို အတိုင်းအတာဖြင့် တိုင်းတာနိုင်သည်။
AI စနစ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် ၎င်းတို့၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ Google Cloud ၏ AI Platform သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် မက်ထရစ်များကို ခြေရာခံရန်၊ ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိနိုင်ပြီး ပြဿနာများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဖြေရှင်းရန် စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မှတ်တမ်းရယူခြင်းတို့ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ တုံ့ပြန်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ AI မော်ဒယ်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းတိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး စနစ်သမာဓိကို ထိန်းသိမ်းနိုင်သည်။
ဆာဗာမဲ့ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် Google Cloud Machine Learning ကိုအသုံးပြု၍ AI မော်ဒယ်များပြုလုပ်ရန် စတင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုအခြေခံများကို နားလည်ခြင်း၊ Google Cloud ၏ AI ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးချခြင်း၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုဖန်တီးခြင်း၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ၊ မော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းတို့ပါဝင်သည့် စနစ်ကျသောချဉ်းကပ်မှု လိုအပ်ပါသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများနှင့် စနစ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတို့အတွက်။ ဤအဆင့်များအတိုင်း AI ဖြေရှင်းချက်များကို ဝီရိယနှင့် ထပ်ခါတလဲလဲ လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ တစ်ဦးချင်းစီသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို မောင်းနှင်ရန်နှင့် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် AI ၏စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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။
- TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။