ပရိုဂရမ်းမင်း ဗဟုသုတ ဒါမှမဟုတ် အတွေ့အကြုံ လုံးဝမရှိတဲ့သူတစ်ယောက်အနေနဲ့ ဗီဒီယိုထဲမှာ coding နဲ့ tools တွေကို မိတ်ဆက်ထားတာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရင် ဒီ module ကို ဘယ်လိုချဉ်းကပ်သင့်လဲ။
စက်သင်ယူမှု မော်ဂျူးတစ်ခု—အထူးသဖြင့် Google Cloud စက်သင်ယူမှုနှင့် မိတ်ဆက်ခန့်မှန်းကိရိယာများ၏ ရှုထောင့်အတွင်း—ချဉ်းကပ်ခြင်းသည် ပရိုဂရမ်းမင်း အတွေ့အကြုံမရှိသူများအတွက် စိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဗီဒီယိုများကဲ့သို့သော သင်ကြားရေးပစ္စည်းများသည် အခြေခံရှင်းလင်းချက်များမရှိဘဲ ကုဒ်ရေးသားခြင်း သဘောတရားများနှင့် ကိရိယာများကို မိတ်ဆက်ပေးသည့်အခါ ဤအခြေအနေသည် အထူးသဖြင့် ထင်ရှားသည်။ နားလည်မှုနှင့် သင်ယူမှုထိရောက်မှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက်၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံရှိပြီး အဆင့်ဆင့်ချဉ်းကပ်မှုသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Colab က ပိုလွယ်ကူပြီး တရားဝင်တဲ့ တခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုလား။ ဒီ module ကို programming ဗဟုသုတမရှိတဲ့ user တွေအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ထားမယ်ဆိုရင် ဘယ်လိုချဉ်းကပ်သင့်လဲ။
Google Colaboratory (Colab ဟု ယေဘုယျအားဖြင့် ရည်ညွှန်းလေ့ရှိသည်) သည် ဝဘ်ဘရောက်ဆာမှတစ်ဆင့် Python ကုဒ်ကို တိုက်ရိုက်ရေးသားပြီး execute လုပ်နိုင်သည့် cloud-based platform တစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ အခမဲ့ GPU နှင့် TPU resource များနှင့် ပေါင်းစပ်ထားခြင်း၊ Google Drive နှင့် ချောမွေ့စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော interface တို့သည် machine learning (ML) နှင့် data ကို စိတ်ဝင်စားသူများအတွက် အထူးဆွဲဆောင်မှုရှိစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
ထုတ်လုပ်မှုမှာ machine learning ကို ဘယ်လိုအသုံးချနိုင်မလဲ။
စက်သင်ယူမှု (ML) သည် Artificial Intelligence (AI) အတွင်းရှိ နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာစနစ်များအား တိကျသောညွှန်ကြားချက်များမပါဘဲ သီးခြားအလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် စာရင်းအင်းမော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းကို အာရုံစိုက်သည်။ ယင်းအစား၊ ဤစနစ်များသည် ဒေတာမှ သင်ယူခြင်း၊ ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်ကြသည်။ စက်သင်ယူမှုသည် စက်မှုလုပ်ငန်းများစွာကို ပြောင်းလဲစေနေပြီး ထုတ်လုပ်ရေးသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဘဏ္ဍာရေး သို့မဟုတ် ပိုကောင်းတာက ရောင်းဝယ်မှု (စတော့ရှယ်ယာများ၊ crypto၊ ETF များ၊...) သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အချက်အလက်များစွာ လိုအပ်ပါသည်။ လူ့စိတ်ပညာ၊ နိုင်ငံရေးဖြစ်ရပ်များ၊ ရာသီဥတုကဲ့သို့သော ငွေကြေးနှင့် ငွေကြေးမဟုတ်သော အချက်အားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ML မော်ဒယ်တစ်ခုကို မည်သို့ဖန်တီးနိုင်မည်နည်း။
စတော့ရှယ်ယာများ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ငွေကြေးများ၊ ETF များနှင့် အလားတူပိုင်ဆိုင်မှုများကဲ့သို့သော ငွေကြေးဈေးကွက်များတွင် လှုပ်ရှားမှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျယ်ပြန့်သော variable များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤ variable များသည် ရိုးရာငွေကြေးဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များထက် များစွာကျော်လွန်ပြီး လူ့ခံစားချက်၊ နိုင်ငံရေးဖြစ်ရပ်များနှင့် ရာသီဥတုအခြေအနေများအပါအဝင် ငွေကြေးမဟုတ်သောအချက်များ ပါဝင်သည်။ စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်တစ်ခု တီထွင်ခြင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အယ်လဂိုရီသမ်က မတူညီတဲ့ ဘာသာစကားတွေနဲ့ ရှိတဲ့ ရင်းမြစ်တွေကနေ ဒေတာတွေကို အသုံးပြုရမယ့်အချိန်မှာ ဘာသာစကားမျိုးစုံပါဝင်တဲ့ ဒေတာစုတွေပါတဲ့ ဒေတာကို အသုံးပြုလို့ရနိုင်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုစနစ်များတွင် ဘာသာစကားမျိုးစုံဒေတာစုများမှ အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းသည် ဖြစ်နိုင်ရုံသာမက Google Cloud Machine Learning ကဲ့သို့သော ပလက်ဖောင်းများပေါ်ရှိ အက်ပလီကေးရှင်းများအပါအဝင် ခေတ်ပြိုင်အသုံးချမှုများတွင် ပိုမိုအသုံးများလာပါသည်။ ဘာသာစကားမျိုးစုံ သို့မဟုတ် ဘာသာစကားဖြတ်ကျော်စက်သင်ယူမှုဟု လူသိများသော ဤအလေ့အကျင့်တွင် ပေါ်လာသောဒေတာများကို လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ နားလည်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းဆိုတာ ဘာလဲ။
ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းသည် သိုလှောင်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ရည်ရွယ်ချက်အတွက် မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ ဒေတာများကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် တင်သွင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ Google Cloud နှင့် အခြား cloud-based ပတ်ဝန်းကျင်များရှိ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အခြေအနေအတွင်း၊ ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းသည် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းကဲ့သို့သော နောက်ဆက်တွဲလုပ်ငန်းစဉ်အားလုံး၏ ඉදිරියටත්လုပ်ငန်းစဉ်များမတိုင်မီ အခြေခံအဆင့်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
NPU မှာ TPS ၄၅ ရှိပြီး TPU v2 မှာ ၄၂၀ teraflops ရှိပါတယ်။ ဒီချစ်ပ်တွေက ဘာကြောင့်နဲ့ ဘယ်လိုကွာခြားလဲဆိုတာ ရှင်းပြပေးပါ။
အထူးသဖြင့် 45 TPS (Tera Operations Per Second) ရှိသော NPU နှင့် 420 teraflops (TFLOPS) ရှိသော Google TPU v2 ကို အဓိကထား၍ Neural Processing Units (NPU) နှင့် Tensor Processing Units (TPU) တို့ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းသည် အထူးပြု hardware accelerators အမျိုးအစားများအကြား အခြေခံဗိသုကာနှင့် လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ကွာခြားချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ ဤကွာခြားချက်များကို နားလည်ရန် ၎င်းတို့၏ အချက်အလက်များကို သေချာစွာ လေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, TPU v2 နှင့် v3 သို့ရေငုပ်ခြင်း
TPU နဲ့ NPU ဘာကွာခြားလဲ။
Tensor Processing Units (TPUs) နှင့် Neural Processing Units (NPUs) တို့၏ ကွာခြားချက်မှာ ၎င်းတို့၏ သမိုင်းဝင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ဗိသုကာဒီဇိုင်း၊ ပစ်မှတ်အပလီကေးရှင်းများနှင့် စက်သင်ယူမှု ဟာ့ဒ်ဝဲအရှိန်မြှင့်ခြင်းနယ်ပယ်အတွင်းရှိ ဂေဟစနစ်ပေါင်းစပ်မှုတို့တွင် တည်ရှိသည်။ ပရိုဆက်ဆာအမျိုးအစားနှစ်မျိုးလုံးကို အတုအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော်လည်း တစ်ခုချင်းစီသည် ထူးခြားသောနယ်ပယ်ကို ပိုင်ဆိုင်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
တကယ့်ဘဝမှာ စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာတစ်ယောက်အနေနဲ့ Google Cloud tools တွေကို သင်ယူသင့်သလား ဒါမှမဟုတ် အကောင်အထည်ဖော်သင့်သလား။ Azure Cloud Machine Learning ဒါမှမဟုတ် AWS Cloud Machine Learning ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍတွေကရော ဘယ်လိုလဲ။ သူတို့က အတူတူပဲလား၊ ကွဲပြားလား။
လက်တွေ့ကမ္ဘာပတ်ဝန်းကျင်တွင် အလုပ်လုပ်နေသော စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် Google Cloud Platform (GCP)၊ Microsoft Azure နှင့် Amazon Web Services (AWS) ကဲ့သို့သော cloud computing platform များနှင့် မကြာခဏ ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသည်။ ဤ platform တစ်ခုချင်းစီသည် စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ဖြန့်ကျက်မှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော tools၊ libraries နှင့် managed services အစုံကို ပေးဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်
Google Cloud Machine Learning နဲ့ machine learning ကိုယ်တိုင် ဒါမှမဟုတ် non-vendor platform ရဲ့ ကွာခြားချက်က ဘာလဲ။
Google Cloud Machine Learning နှင့် အထွေထွေ Machine Learning သို့မဟုတ် Non-Vendor Platforms များအကြား ကွာခြားချက်များ စက်သင်ယူမှုပလက်ဖောင်းများ၏ ခေါင်းစဉ်ကို ကဏ္ဍသုံးရပ်အဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်သည်- (1) စက်သင်ယူမှုကို သိပ္ပံနည်းကျ ဘာသာရပ်နှင့် ကျယ်ပြန့်သော နည်းပညာဆိုင်ရာ အလေ့အကျင့်၊ (2) ရောင်းချသူ-ကြားနေ သို့မဟုတ် ရောင်းချသူမဟုတ်သော ပလက်ဖောင်းများ၏ အင်္ဂါရပ်များနှင့် အတွေးအခေါ်၊ နှင့် (3) မှ မိတ်ဆက်ထားသော သီးခြားကမ်းလှမ်းမှုများနှင့် ပုံစံများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်