Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု

Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ဝေပြီး ပြိုင်တူပုံစံဖြင့် လေ့ကျင့်ရန်အတွက် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် အလိုအလျောက် ရင်းမြစ်ရယူမှုနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပေးဆောင်ခြင်းမရှိသည့်အပြင် မော်ဒယ်၏လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမည်မဟုတ်ပေ။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CMLE ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များ၊ ၎င်း၏စွမ်းဆောင်နိုင်မှု၊ နှင့် ကိုယ်တိုင်အရင်းအမြစ်စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် လိုအပ်မှုတို့ကို သုံးသပ်ပါမည်။

CMLE သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန်နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အတိုင်းအတာအလိုက် အသုံးချရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အခြေခံအဆောက်အဦစီမံခန့်ခွဲမှုထက် အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေမည့် စီမံခန့်ခွဲမှုပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ CMLE သည် GCP ၏ အခြေခံအဆောက်အအုံ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချပြီး စက်အများအပြားတွင် လေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ အလုပ်တာဝန်များကို ဖြန့်ဝေရန်၊ ပိုမိုမြန်ဆန်သော လေ့ကျင့်ချိန်များကို ဖွင့်ပေးပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်နိုင်စေပါသည်။

CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါတွင်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်အတွက် လိုအပ်သောအရင်းအမြစ်အမျိုးအစားနှင့် အရေအတွက်ကို ရွေးချယ်ရန် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ စက်အမျိုးအစား၊ အလုပ်သမားအရေအတွက်နှင့် အခြားကန့်သတ်ချက်များကို ရွေးချယ်နိုင်သည်။ သို့သော်လည်း CMLE သည် ဤအရင်းအမြစ်များကို အလိုအလျောက်ရယူပြီး ပြင်ဆင်သတ်မှတ်မည်မဟုတ်ပါ။ လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်မစတင်မီ လိုအပ်သောအရင်းအမြစ်များကို ထောက်ပံ့ပေးရန် သုံးစွဲသူ၏တာဝန်ဖြစ်သည်။

အရင်းအမြစ်များကို ရယူရန်၊ အသုံးပြုသူများသည် Compute Engine သို့မဟုတ် Kubernetes Engine ကဲ့သို့သော GCP ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုများသည် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တာဝန်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် အရွယ်အစားနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော အခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် virtual machine instances သို့မဟုတ် containers များကိုဖန်တီးနိုင်ပြီး၊ လိုအပ်သော software မှီခိုမှုများဖြင့် ၎င်းတို့ကို configure လုပ်ကာ ၎င်းတို့ကို CMLE တွင် အလုပ်သမားများအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။

လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်ပြီးသည်နှင့် CMLE သည် သင်တန်းအတွက်အသုံးပြုသည့်အရင်းအမြစ်များကို အလိုအလျောက်ပိတ်မည်မဟုတ်ပါ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို အနုမာနရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးချရန် လိုအပ်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ မလိုအပ်သော ကုန်ကျစရိတ်များကို ရှောင်ရှားရန် အရင်းအမြစ်များကို မည်သည့်အချိန်တွင် မည်ကဲ့သို့ ရပ်စဲရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသူတွင် မူတည်သည်။

အကျဉ်းချုပ်ပြောရလျှင် CMLE သည် အပြိုင်စက်သင်ယူမှုပုံစံလေ့ကျင့်မှုအတွက် အစွမ်းထက်သောပလက်ဖောင်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် အရင်းအမြစ်များကို ကိုယ်တိုင်ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံများ လိုအပ်ပြီး သင်တန်းပြီးဆုံးပါက အရင်းအမြစ်ပိတ်ပစ်ခြင်းကို မကိုင်တွယ်ပါ။ အသုံးပြုသူများသည် Compute Engine သို့မဟုတ် Kubernetes Engine ကဲ့သို့သော GCP ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြု၍ လိုအပ်သောအရင်းအမြစ်များကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ဘဝသံသရာကို စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်ပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:

Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,