ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning အတွင်းရှိ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးများပြားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲ၏ အရေးပါမှုသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခြင်းတွင် တည်ရှိသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ကြီးလာသောအခါ ၎င်းတွင် ပါရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
စက်တွင်းကွန်ပြူတာ၏ ကန့်သတ်ချက်ထက်ကျော်လွန်သည့် အရွယ်အစားဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် လိုက်လျောညီထွေရှိသော cloud computation အရင်းအမြစ်များကို အသုံးချနိုင်ပါသလား။
Google Cloud Platform သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် cloud computing ၏ စွမ်းအားကို လွှမ်းမိုးနိုင်စေမည့် ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထိုကဲ့သို့သော ကိရိယာတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် စီမံခန့်ခွဲသည့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google Cloud Machine Learning Engine ဖြစ်သည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်များကို အလွယ်တကူ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
Google Cloud Machine Learning တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို မည်သို့တည်ဆောက်ရမည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning Engine တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်၊ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုးပါဝင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အလုပ်အသွားအလာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများတွင် သင့်ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ သင့်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ၎င်းကို လေ့ကျင့်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို အသေးစိတ်လေ့လာကြည့်ရအောင်။ 1. ဒေတာကိုပြင်ဆင်ခြင်း- မော်ဒယ်တစ်ခုမဖန်တီးမီ၊ သင်၏ပြင်ဆင်ထားရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရာတွင် အကဲဖြတ်ဒေတာ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည် မည်မျှ ကောင်းမွန်ကြောင်းကို အဖိုးတန် ထိုးထွင်းသိမြင်မှု ပေးဆောင်ပြီး ပေးထားသော ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ Google Cloud Machine Learning နှင့် Machine Learning အတွက် Google ကိရိယာများ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ အကဲဖြတ်ခြင်းဒေတာသည် လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များ၏ အောင်မြင်မှုကို မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် ၎င်းတို့၏ အောင်မြင်မှုကို သိသိသာသာ အထောက်အကူပြုသည့် စက်သင်ယူမှု ပရောဂျက်များ၏ အရေးပါသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning နှင့် စက်သင်ယူမှုအတွက် Google ကိရိယာများအကြောင်းတွင်၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်း၏အရေးပါမှုကို နားလည်ရန်မှာ တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များရရှိရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုကို ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းသည် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တိကျသောလုပ်ငန်းတာဝန် သို့မဟုတ် ဒေတာအတွဲတစ်ခုသို့ အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်စေသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ချိန်ညှိခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အချိန်နှင့် အားစိုက်ထုတ်မှုကို မည်သို့သက်သာစေနိုင်သနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် အရည်အသွေးမြင့်၊ ဆီလျော်ပြီး မှန်ကန်စွာဖော်မတ်ထားကြောင်း သေချာစေခြင်းဖြင့် ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှုသည် ဒေတာအပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်ကာ ဤအကျိုးကျေးဇူးများကို မည်သို့အောင်မြင်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning workflow တွင် ပါဝင်သော အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် မရှိမဖြစ်အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များသည် မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်မှုပေးစွမ်းသည့် ဤအဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်