CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
အမှန်ကတော့ လုပ်နိုင်မှာပါ။ Google Cloud Machine Learning တွင် Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ဟုခေါ်သော အင်္ဂါရပ်တစ်ခုရှိသည်။ CMLE သည် cloud တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား Cloud သိုလှောင်မှုမှ ဒေတာများကို ဖတ်ရှုနိုင်စေပြီး အနုမာနအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော ပုံစံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Cloud သိုလှောင်မှုမှ ဒေတာကို ဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် CMLE သည် Google Cloud Storage အပါအဝင် သိုလှောင်မှု ရွေးချယ်စရာ အမျိုးမျိုးဖြင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်မှုကို ပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပြင် အခြားသော သက်ဆိုင်ရာဖိုင်များကို Cloud သိုလှောင်မှုပုံးများတွင် သိမ်းဆည်းနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် CMLE သည် ဤပုံးများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဒေတာကို ဖတ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ထိရောက်ပြီး အဆင်ပြေသော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အပြင် ဒေသတွင်းသိုလှောင်မှုပမာဏထက် ကျော်လွန်နိုင်သည့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို အသုံးချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ CMLE သည် အသုံးပြုသူများအား ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် Cloud သိုလှောင်မှုတွင် သိမ်းဆည်းထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်နိုင်စေပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး Cloud သိုလှောင်မှုတွင် သိမ်းဆည်းပြီးသည်နှင့် ဒေတာအသစ်အတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် CMLE မှ အလွယ်တကူ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ကာ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးချပြီး ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်သည့်အခါ ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
ဤသဘောတရားကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို Cloud သိုလှောင်မှုပုံးတွင် သိမ်းဆည်းထားသည်။ CMLE ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် Cloud သိုလှောင်မှုတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏တည်နေရာကို သတ်မှတ်နိုင်ပြီး ၎င်းကို အဆုံးမှတ်အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့နောက် အမျိုးအစားခွဲရန်အတွက် ပုံအသစ်များပေးပို့ရန် ဤအဆုံးမှတ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ CMLE သည် Cloud သိုလှောင်မှုမှ လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို ဖတ်ပြမည်ဖြစ်ပြီး လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ကာ ထည့်သွင်းပုံများကို အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးမည်ဖြစ်သည်။
CMLE တွင် အမှန်တကယ်ပင် Cloud သိုလှောင်မှုမှ ဒေတာများကို ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး အနုမာနအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော ပုံစံတစ်ခုကို သတ်မှတ်ပေးနိုင်စွမ်းရှိပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ထိရောက်သောဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအပလီကေးရှင်းများတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- kernel တစ်ခုကို ဒေတာဖြင့် ဖောက်ထွင်းခံရပြီး မူရင်းသည် လျှို့ဝှက်ထားသည့်အခါ၊ ခြည်ခြည်မျှင်သည် အများသူငှာ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုမဟုတ်ပါက၊
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။