Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ဟောကိန်းထုတ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုသူများအား ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်နှင့် အသုံးပြုရန် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud AI ပလပ်ဖောင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည့် ဤဝန်ဆောင်မှုသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဆာဗာမဲ့ဖြေရှင်းချက်ကို ပေးဆောင်ထားပြီး သုံးစွဲသူများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ထုတ်လုပ်မှုတွင် တင်ပို့ရောင်းချသည့် မော်ဒယ်ကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် အဓိကရွေးချယ်စရာများကား အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ထုတ်လုပ်မှုတွင် တင်ပို့ရောင်းချသည့် မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်အခါ၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning နှင့် Serverless ခန့်မှန်းချက်များ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ရရှိနိုင်သော အဓိကရွေးချယ်စရာများစွာရှိပါသည်။ ဤရွေးချယ်မှုများသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းအတွက် မတူညီသောချဉ်းကပ်နည်းများကို ပေးဆောင်သည်၊ တစ်ခုစီတွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အားသာချက်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် အဘယ်အရာလုပ်ဆောင်သနည်း။
TensorFlow ရှိ "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် လွယ်ကူစွာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မက်တစ်ခုအဖြစ် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို တင်ပို့ရန်အတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် လေ့လာသင်ယူထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ TensorFlow မော်ဒယ်များကို SavedModel ဟုခေါ်သော စံပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းနိုင်စေပါသည်။ SavedModel ဖော်မတ်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် တည်ငြိမ်သောပုံစံကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
TensorFlow တွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် တည်ငြိမ်သော မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရန်၊ သင်လိုက်နာနိုင်သော အဆင့်များစွာရှိပါသည်။ TensorFlow သည် သင့်အား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ပြီး အသုံးချနိုင်စေမည့် Google မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ တည်ငြိမ်သော မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လေ့ကျင့်မှုမလိုအပ်ဘဲ ခန့်မှန်းချက်များကို အတိုင်းအတာဖြင့် ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတိုင်းအတာဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရာတွင် Google ၏ Cloud Machine Learning Engine ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဘာလဲ?
အတိုင်းအတာဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ထမ်းဆောင်ရာတွင် Google ၏ Cloud Machine Learning Engine ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် အစွမ်းထက်ပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော အခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်လ်များကို လွယ်ကူစွာ လေ့ကျင့် အသုံးချနိုင်စေကာ ဒေတာအများအပြားကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ အဓိက အားသာချက်တစ်ခုပါပဲ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်