ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာလေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google သည် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ခြင်းအတွက် အထူးပြုဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ Google Cloud Machine Learning၊ GCP BigQuery နှင့် open datasets ကဲ့သို့သော ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် စက်သင်ယူမှုတွင် တိုးတက်ရန်အတွက် ပြည့်စုံသောဘောင်တစ်ခုကို ပေးပါသည်။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုပုံစံများတွင် အဓိကစိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ ဒေတာပမာဏများစွာကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ရန် လိုအပ်သည်။ ရိုးရာချဉ်းကပ်နည်းများသည် သိုလှောင်မှုနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ရင်ဆိုင်ရလေ့ရှိသည်။ သို့သော်လည်း၊ Google ၏ အထူးပြုဖြေရှင်းနည်းများသည် အရွယ်အစားနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော အခြေခံအဆောက်အအုံများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသည်။
Google Cloud Machine Learning သည် သုံးစွဲသူများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အတိုင်းအတာအလိုက် တည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် အသုံးချနိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သောပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်သည့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေးအခြေခံအဆောက်အအုံကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ Google ၏ အခြေခံအဆောက်အအုံကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် သိုလှောင်မှုမှ တွက်ချက်မှုကို လျှော့ချနိုင်ပြီး ဒေတာများကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စေကာ လေ့ကျင့်ချိန်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ GCP BigQuery သည် အပြည့်အဝစီမံခန့်ခွဲပြီး ဆာဗာမဲ့ဒေတာဂိုဒေါင်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို လျင်မြန်လွယ်ကူစွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။ BigQuery တွင် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန် ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော စုံစမ်းမေးမြန်းခြင်းစွမ်းရည်ကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤသိမ်းဆည်းမှုနှင့် ကွန်ပြူတာများကို ခွဲထုတ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာကို ထိရောက်စွာ စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းနှင့် မော်ဒယ်သင်တန်းပေးခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။
Google ၏ အထူးပြုဖြေရှင်းနည်းများအပြင်၊ ဒေတာဖွင့်ထားသော ဒေတာအစုံများသည် စက်သင်ယူမှုကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းအမျိုးမျိုးမှ စုစည်းပြီး ရရှိနိုင်သော ဤဒေတာအတွဲများသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခု ပေးဆောင်ပါသည်။ အဖွင့်ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် ကျယ်ပြန့်သောဒေတာစုဆောင်းမှုကြိုးပမ်းမှုများမလိုအပ်ဘဲ ကျယ်ပြန့်သောဒေတာများကို ရယူနိုင်သည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို သက်သာစေပြီး ပိုမိုထိရောက်သော မော်ဒယ်သင်တန်းကို ရရှိစေသည်။
အထူးပြု Google ဖြေရှင်းချက်များအား အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရရှိသော ထိရောက်မှုကို သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် သန်းနှင့်ချီသော ဖောက်သည်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုဒေတာအစုံကို အသုံးပြု၍ ဖောက်သည်လှည့်စားမှုကို ခန့်မှန်းရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်လိုသည်ဆိုပါစို့။ Google Cloud Machine Learning နှင့် GCP BigQuery ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီသည် ဒေတာအစုံကို BigQuery တွင် သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော querying စွမ်းရည်များကို အသုံးချနိုင်သည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ဖြန့်ဝေထားသော အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခုပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် Cloud Machine Learning ကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး သိုလှောင်မှုမှ တွက်ချက်မှုကို ခွဲထုတ်နိုင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် တိကျသော အလှည့်အပြောင်းခန့်မှန်းမှုပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သောအချိန်ကို လျှော့ချပြီး ထိရောက်သောလေ့ကျင့်မှုကို ရရှိစေပါသည်။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ တွက်ချက်မှုကို လျှော့ချပေးသည့် အထူးပြု Google ဖြေရှင်းချက်များအား အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အမှန်တကယ် အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။ Google Cloud Machine Learning၊ GCP BigQuery နှင့် open datasets များသည် အရွယ်အစားကြီးနိုင်သော အခြေခံအဆောက်အအုံ၊ အစွမ်းထက်သော စုံစမ်းမေးမြန်းနိုင်မှုနှင့် မတူကွဲပြားသောဒေတာအတွဲများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုတွင် တိုးတက်မှုအတွက် ပြည့်စုံသောဘောင်တစ်ခုကို ပေးပါသည်။ ဤဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များနှင့် ဆက်စပ်သောစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားနိုင်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေပါသည်။
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။
- 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။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
- Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။