Google Cloud Storage (GCS) သည် machine learning နှင့် data science workloads အတွက် အားသာချက်များစွာကို ပေးပါသည်။ GCS သည် ဒေတာပမာဏများစွာအတွက် လုံခြုံပြီး တာရှည်ခံသော သိုလှောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အရွယ်အစားနှင့် မြင့်မားစွာရရှိနိုင်သည့် အရာဝတ္ထုသိုလှောင်မှုဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အခြားသော Google Cloud ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး AI နှင့် ML အလုပ်အသွားအလာများတွင် ဒေတာများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ဖန်တီးထားသည်။
စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းခွင်များတွင် GCS ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်း၏ အရွယ်အစားကို ချဲ့ထွင်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ GCS သည် အသုံးပြုသူများအား အခြေခံအဆောက်အဦစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် စိတ်ပူစရာမလိုဘဲ ဘိုက်အနည်းငယ်မှ မျိုးစုံ terabytes အထိ မည်သည့်အရွယ်အစား၏ဒေတာကိုမဆို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို မကြာခဏလိုအပ်သည့် AI နှင့် ML တွင် ဤအတိုင်းအတာသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။ GCS သည် ဤဒေတာအတွဲများကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်းတို့ကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
GCS ၏ နောက်ထပ်အားသာချက်တစ်ခုမှာ ၎င်း၏ကြာရှည်ခံမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုဖြစ်သည်။ GCS သည် ဒေတာများကို ဟာ့ဒ်ဝဲချို့ယွင်းမှုနှင့် အခြားအနှောင့်အယှက်အမျိုးအစားများထံမှ ဒေတာများကို အကာအကွယ်ပေးထားကြောင်း သေချာစေကာ တည်နေရာအများအပြားတွင် မလိုအပ်ဘဲ ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းထားသည်။ ဤမြင့်မားသောကြာရှည်ခံမှုအဆင့်သည် တန်ဖိုးရှိသောဒေတာများ ပျောက်ဆုံးခြင်း သို့မဟုတ် ပျက်စီးယိုယွင်းခြင်းမဖြစ်စေရန် သေချာစေသောကြောင့် ဒေတာသိပ္ပံအလုပ်များများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ GCS သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအား ၎င်းတို့၏ဒေတာများ၏ တိကျမှုနှင့် ခိုင်မာမှုအပေါ် အားကိုးနိုင်စေမည့် ခိုင်မာသောဒေတာညီညွတ်မှုအာမခံချက်များကို ပေးပါသည်။
GCS သည် AI နှင့် ML အလုပ်တာဝန်များတွင် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်မြင့် လုံခြုံရေးအင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အနားယူချိန်နှင့် အကူးအပြောင်းတွင် ကုဒ်ဝှက်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ဒေတာများကို ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ဝင်ရောက်ခြင်းမှ ကာကွယ်ပေးပါသည်။ GCS သည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို အသေးစိပ်အဆင့်တွင် ထိန်းချုပ်နိုင်စေမည့် Google Cloud Identity and Access Management (IAM) နှင့်လည်း ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးရမည့် ဒေတာသိပ္ပံတွင် ဤလုံခြုံရေးအဆင့်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ GCS သည် AI နှင့် ML အလုပ်အသွားအလာများတွင် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အင်္ဂါရပ်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းပြီး အလိုလိုသိသာသော ဝဘ်အင်တာဖေ့စ်တစ်ခုအပြင် အမိန့်ပေးလိုင်းကိရိယာနှင့် API များကိုပါ ပေးဆောင်ထားပြီး GCS တွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် ဒေတာများနှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် လွယ်ကူစေပါသည်။ GCS သည် Google Cloud AI Platform ကဲ့သို့သော အခြားသော Google Cloud ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ပြီး ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို ရှုပ်ထွေးသောဒေတာရွေ့လျားမှု သို့မဟုတ် အသွင်ပြောင်းရန်မလိုအပ်ဘဲ အဆုံးမှအဆုံး ML ပိုက်လိုင်းများကို တည်ဆောက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် GCS ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်ပုံ ဥပမာတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်ရေး ML မော်ဒယ်များအတွက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ရယူခြင်းအတွက်ဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာအတွဲများကို GCS သို့ အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်ပြီး၊ ထို့နောက် ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို GCS တွင် သိမ်းဆည်းထားသည့်ဒေတာတွင် တိုက်ရိုက်လေ့ကျင့်ရန် Google Cloud AI Platform ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သီးခြားသိုလှောင်မှုစနစ်သို့ ဒေတာလွှဲပြောင်းရန် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးကာ အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။
Google Cloud Storage သည် machine learning နှင့် data science workloads အတွက် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်း၏ အရွယ်အစား၊ တာရှည်ခံမှု၊ လုံခြုံရေးနှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအား အင်္ဂါရပ်များသည် AI နှင့် ML အလုပ်အသွားအလာများတွင် ဒေတာများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် စံပြရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။ GCS ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ခိုင်မာပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော သိုလှောင်မှုဖြေရှင်းချက်ကို အားကိုးကာ ၎င်းတို့၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။
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။