CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။

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

ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရန် CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ၊ ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤလိုအပ်ချက်သည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးသည်၊ ဤအဖြေတွင် အသေးစိတ်ရှင်းပြပါမည်။

ပထမဦးစွာ၊ "ပို့ကုန်မော်ဒယ်" ၏အဓိပ္ပါယ်ကိုနားလည်ကြပါစို့။ CMLE ၏ စကားရပ်တွင်၊ ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်သည် ခန့်မှန်းရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မတ်ဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည် သို့မဟုတ် ထုတ်ယူထားသော လေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ထုတ်ယူထားသော ဤပုံစံကို TensorFlow SavedModel၊ TensorFlow Lite သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်ဖော်မတ်များကဲ့သို့ ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးဖြင့် သိမ်းဆည်းနိုင်ပါသည်။

ယခု၊ CMLE တွင် ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးသောအခါ တင်ပို့သည့်မော်ဒယ်၏ရင်းမြစ်တစ်ခုအား အဘယ်ကြောင့် သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သနည်း။ အကြောင်းရင်းမှာ CMLE ၏ လုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် တည်ရှိပြီး မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များ ပံ့ပိုးပေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဗားရှင်းတစ်ခုကို ဖန်တီးသည့်အခါ၊ CMLE သည် ၎င်းကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်စေရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စေရန်အတွက် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်တည်နေရာကို သိရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

တင်ပို့လိုက်သော မော်ဒယ်၏ အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် CMLE သည် မော်ဒယ်ကို ထိရောက်စွာ ပြန်လည်ရယူပြီး ၎င်းကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် တင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဖောက်သည်များထံမှ ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများအတွက် မော်ဒယ်ကို အဆင်သင့်ဖြစ်စေသည်။ အရင်းအမြစ်ကို မသတ်မှတ်ဘဲ၊ CMLE သည် မော်ဒယ်ကို မည်သည့်နေရာတွင် ရှာရမည်ကို မသိသည့်အပြင် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်မည် မဟုတ်ပါ။

ထို့အပြင်၊ တင်ပို့သည့်မော်ဒယ်၏ရင်းမြစ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် CMLE ဗားရှင်းကို ထိထိရောက်ရောက်ကိုင်တွယ်နိုင်စေပါသည်။ စက်သင်ယူမှုတွင်၊ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် မော်ဒယ်များပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ပြီး ထပ်ကာထပ်ကာ ပြုလုပ်လေ့ရှိသည်။ CMLE သည် သင့်အား မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ဗားရှင်းများစွာကို ဖန်တီးနိုင်စေပြီး တစ်ခုစီသည် မတူညီသော ထပ်လောင်းခြင်း သို့မဟုတ် တိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ တင်ပို့သည့်မော်ဒယ်၏ရင်းမြစ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် CMLE သည် ဤဗားရှင်းများကို ခြေရာခံနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်တောင်းဆိုမှုတစ်ခုစီအတွက် မှန်ကန်သောမော်ဒယ်ကို ဆောင်ရွက်ပေးကြောင်း သေချာစေပါသည်။

ယင်းကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ စက်သင်ယူမှု အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးပြီး SavedModel အဖြစ် တင်ပို့သည့် ဇာတ်လမ်းကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ထို့နောက် အင်ဂျင်နီယာသည် မော်ဒယ်၏ ဗားရှင်းတစ်ခု ဖန်တီးရန် CMLE ကို အသုံးပြုကာ အရင်းအမြစ်ကို ထုတ်ယူပြီး SavedModel ဖိုင်အဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ CMLE သည် မော်ဒယ်ကို ဖြန့်ကျက်ပြီး ခန့်မှန်းနိုင်စေရန် ပြုလုပ်ပေးသည်။ ယခု၊ နောက်ပိုင်းတွင် အင်ဂျင်နီယာသည် မော်ဒယ်၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဗားရှင်းကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး SavedModel အသစ်အဖြစ် တင်ပို့ပါက၊ ၎င်းတို့သည် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်အသစ်ကို အရင်းအမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်ကာ CMLE တွင် အခြားဗားရှင်းကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းက CMLE သည် ဗားရှင်းနှစ်မျိုးလုံးကို သီးခြားစီစီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများတွင် သတ်မှတ်ထားသည့် ဗားရှင်းအပေါ်အခြေခံ၍ သင့်လျော်သောမော်ဒယ်ကို ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သည်။

ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရန် CMLE ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် လိုအပ်သောအရင်းအမြစ်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်၊ မော်ဒယ်ကို ထိရောက်စွာ ပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် တင်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် မော်ဒယ်များ၏ ဗားရှင်းထည့်သွင်းခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးရန် လိုအပ်ပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:

Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,