မြဲမြံသောဒစ်များသည် cloud ရှိ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒစ်များသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်သူများ၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်တွေ့ကျကျ အသိပညာအပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ didactic တန်ဖိုး၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ပေးသည့် ဤအကျိုးကျေးဇူးများကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။
မြဲမြံသောဒစ်များကိုအသုံးပြုခြင်း၏အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ၎င်းတို့၏ကြာရှည်ခံမှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုဖြစ်သည်။ ဤဒစ်များသည် သင်၏တန်ဖိုးရှိသော စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းခွင်များတွင် ကျရှုံးမှုမှ ကာကွယ်ကြောင်း သေချာစေရန် မြင့်မားသော ဒေတာခိုင်မာမှုကို ပေးစွမ်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ မြဲမြံသောဒစ်များကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းအများအပြားတွင် ထပ်တူပွားထားသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဟာ့ဒ်ဝဲ ချို့ယွင်းမှုတစ်ခု ဖြစ်ပွားပါက သင်၏ဒေတာသည် လုံခြုံပြီး အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ ဒေတာအတွဲများနှင့် မော်ဒယ်များသို့ တသမတ်တည်း ဝင်ရောက်နိုင်မှုအပေါ် အားကိုးသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် ဤယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည် အရေးကြီးပါသည်။
persistent disk များ၏ နောက်ထပ်ထူးခြားသောအကျိုးကျေးဇူးမှာ ၎င်းတို့၏ scalability ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းခွင်များတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စီမံဆောင်ရွက်ရာတွင် ပါဝင်လေ့ရှိသောကြောင့် သိုလှောင်မှုပမာဏကို ချဲ့ထွင်နိုင်စွမ်းရှိခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ သင့်လုပ်ဆောင်နေသော အလုပ်တာဝန်များကို အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေခြင်းမရှိဘဲ အမြဲတမ်းဒစ်ခ်များကို အလွယ်တကူ အရွယ်အစားပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို ပြောင်းလဲနေသော သိုလှောင်မှုလိုအပ်ချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေကာ ၎င်းတို့အား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရန် သို့မဟုတ် အပိုဆောင်းစမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို မည်ကဲ့သို့မျှ မလုပ်ဆောင်ဘဲ သိမ်းဆည်းနိုင်စေပါသည်။
မြဲမြံသောဒစ်များသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အလွန်အရေးကြီးသော စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော စွမ်းရည်များကိုလည်း ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤဒစ်များသည် သင့်အလုပ်ချိန်များသည် ဒေတာကို လျင်မြန်ထိရောက်စွာ ဝင်ရောက်နိုင်စေရန် သေချာစေရန်အတွက် latency နည်းပါးပြီး မြင့်မားသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် မကြာခဏဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ရေးခြင်းလုပ်ဆောင်မှုများ လိုအပ်သော ထပ်ခါတလဲလဲ စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကျိုးခံစားခွင့်များအပြင်၊ အဆက်မပြတ်ဒစ်များသည် အခြား Google Cloud ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်မှုကို ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် Google Cloud virtual machines (VMs) တွင် မြဲမြံသောဒစ်များကို အလွယ်တကူချိတ်ဆက်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏စက်သင်ယူမှုအလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် Google Cloud AI Platform ၏စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အခြေခံအဆောက်အအုံစီမံခန့်ခွဲမှုကိုကိုင်တွယ်ခြင်းထက် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအား ၎င်းတို့၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စံနမူနာယူခြင်းလုပ်ငန်းကို အာရုံစိုက်စေခြင်းဖြင့် အလုပ်အသွားအလာကို ချောမွေ့စေသည်။
ထို့အပြင်၊ မြဲမြံသောဒစ်များသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအား ၎င်းတို့၏ဒစ်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အရန်ကူးယူမှုများကို ဖန်တီးနိုင်စေသည့် လျှပ်တစ်ပြက်ရိုက်ချက်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ဤလျှပ်တစ်ပြက်ရိုက်ချက်များသည် ဒေတာဗားရှင်းထုတ်ခြင်း၊ ဘေးဥပဒ်ပြန်လည်ရယူခြင်း သို့မဟုတ် မတူညီသောပရောဂျက်များ သို့မဟုတ် အဖွဲ့များရှိ ဒေတာအတွဲများကို မျှဝေခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ လျှပ်တစ်ပြက်ရိုက်ယူခြင်းဖြင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ဒစ်ပြားများ၏ အခြေအနေကို တိကျသောအခိုက်အတန့်တွင် ဖမ်းယူနိုင်ပြီး လိုအပ်သည့်အခါတိုင်း ၎င်းတို့ကို ပြန်လည်ရယူကာ ဒေတာကာကွယ်ရေးနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ထပ်လောင်းအလွှာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
persistent disks တွေရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေကို ဥပမာအနေနဲ့ သုံးသပ်ကြည့်ရအောင်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုပါဝင်သော စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်တစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်နေသည်ဆိုပါစို့။ မြဲမြံသောဒစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ဒေတာအတွဲကို ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတိုင်းအတာဖြင့် သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ မြဲမြံသောဒစ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသောစွမ်းရည်များသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဒေတာများကို လျင်မြန်စွာဝင်ရောက်နိုင်ပြီး မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစက်ဝန်းကို အရှိန်မြှင့်ပေးကြောင်း သေချာစေသည်။ ထို့အပြင်၊ လျှပ်တစ်ပြက်ရိုက်ချက်လုပ်ဆောင်ချက်သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်အား မတူညီသောအဆင့်များတွင် ဒေတာအတွဲ၏အရန်များကို ဖန်တီးနိုင်စေကာ ၎င်းတို့အား ဒေတာဗားရှင်းအမျိုးမျိုးဖြင့် စမ်းသပ်နိုင်စေရန် သို့မဟုတ် မတော်တဆပြုပြင်မှုများမှ ပြန်လည်ရယူနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူမှုနှင့် cloud ရှိ ဒေတာသိပ္ပံအလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အမြဲမပြတ်ဒစ်ခ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ၎င်းတို့တွင် တာရှည်ခံမှု၊ အတိုင်းအတာ၊ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် စွမ်းဆောင်ရည်များ၊ အခြား Google Cloud ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်မှုနှင့် လျှပ်တစ်ပြက်ရိုက်ချက် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤအားသာချက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး ဒေတာခိုင်မာမှုရှိစေရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကို ချောမွေ့စေနိုင်သည်။ Persistent disks များသည် cloud ရှိ ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
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။