အသုံးပြုသူများသည် Datalab ကို အသုံးပြု၍ GitHub မှ ဒေတာကို ကျူးလွန်ကြောင်းကို မည်သို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သနည်း၊ မည်သည့်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရနိုင်မည်နည်း။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, Google Cloud Datalab - cloud ရှိ မှတ်စုစာအုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

GitHub သည် Google Cloud Datalab ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော အင်္ဂါရပ်များကို အသုံးချပြီး စက်သင်ယူမှုအတွက် Google ကိရိယာမျိုးစုံဖြင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ commit data ကို ထုတ်ယူပြီး လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ GitHub သိုလှောင်မှုအတွင်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၊ ကုဒ်အရည်အသွေးနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုပုံစံများနှင့်ပတ်သက်၍ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ပရောဂျက်မန်နေဂျာများအား အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်၊ တိုးတက်မှုအတွက် နယ်ပယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ codebase အကြောင်းကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်လာစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

စတင်ရန်၊ အသုံးပြုသူများသည် cloud တွင် Datalab မှတ်စုစာအုပ်အသစ်ကို ဖန်တီးနိုင်သည် သို့မဟုတ် ရှိပြီးသားတစ်ခုကို ဖွင့်နိုင်သည်။ Datalab သည် သုံးစွဲသူများအတွက် ကုဒ်ရေးသားခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ရန်၊ ဒေတာကို မြင်ယောင်စေပြီး အစီရင်ခံစာများထုတ်ပေးရန် ခွင့်ပြုသည့် အသုံးပြုသူနှင့် အဆင်ပြေသည့် မျက်နှာပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ မှတ်စုစာအုပ်ကို စနစ်ထည့်သွင်းပြီးသည်နှင့်၊ GitHub commit data ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အောက်ပါအဆင့်များအတိုင်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-

1. ဒေတာများစုစည်းမှု: ပထမအဆင့်သည် စိတ်ဝင်စားဖွယ် GitHub သိုလှောင်မှုမှ commit data ကို ပြန်လည်ရယူရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို GitHub API သုံးပြီး သို့မဟုတ် သိုလှောင်ရာ၏ Git ဒေတာကို တိုက်ရိုက်ဝင်ရောက်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ commit data တွင် အများအားဖြင့် commit message၊ author၊ timestamp နှင့် ဆက်စပ်ဖိုင်များကဲ့သို့သော အချက်အလက်များ ပါဝင်ပါသည်။

2. ဒေတာကို Preprocessing: ကွန်မန့်ဒေတာကို စုဆောင်းပြီးနောက်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုကို သေချာစေရန် ၎င်းကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို ထပ်ဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ပြောင်းလဲခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ commit timestamps များကို time-based analysis အတွက် datetime format အဖြစ်ပြောင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။

3. စူးစမ်းလေ့လာရေးဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။: ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ပြီးသားဒေတာဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် ကနဦးထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရရှိရန် စူးစမ်းလေ့လာဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (EDA) ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ အနှစ်ချုပ်စာရင်းဇယားများ၊ ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်းနှင့် ဆက်နွယ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော EDA နည်းစနစ်များသည် commit ဝိသေသလက္ခဏာများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို နားလည်ရန်၊ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် အကွာအဝေးများကို သိရှိရန် အသုံးချနိုင်သည်။ ဤအဆင့်သည် သုံးစွဲသူများအား ဒေတာနှင့် ၎င်းတို့ကို ရင်းနှီးစေပြီး နောက်ထပ် စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများအတွက် ယူဆချက်ပုံစံကို ကူညီပေးပါသည်။

4. ကုဒ်အရည်အသွေး ဆန်းစစ်ခြင်း။: GitHub မှ ရယူနိုင်သည့် အဓိက ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတစ်ခုမှာ ကုဒ်အရည်အသွေးဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် commit တစ်ခုလျှင် ပြောင်းထားသော စာကြောင်းအရေအတွက်၊ ဖိုင်တစ်ခုလျှင် commits အရေအတွက်နှင့် ကုဒ်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း အကြိမ်ရေစသည့် အမျိုးမျိုးသော မက်ထရစ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။ ဤမက်ထရစ်များကို စစ်ဆေးခြင်းဖြင့်၊ developer များသည် codebase ၏ ထိန်းသိမ်းနိုင်မှု၊ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် တည်ငြိမ်မှုကို အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖိုင်တစ်ခုလျှင် ကတိပြုမှု အများအပြားသည် မကြာခဏ ပြောင်းလဲမှုများနှင့် ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်းအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော နေရာများကို ညွှန်ပြနိုင်သည်။

5. ပူးပေါင်းသုံးသပ်ခြင်း။: GitHub သည် developer များအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုပုံစံများအကြောင်း တန်ဖိုးရှိသော အချက်အလက်များကိုလည်း ပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ပံ့ပိုးပေးသူအရေအတွက်၊ ဆွဲယူတောင်းဆိုမှု အကြိမ်ရေနှင့် ဆွဲယူတောင်းဆိုမှုများကို ပေါင်းစည်းရန် အချိန်ယူခြင်းကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ ဤမက်ထရစ်များသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပိတ်ဆို့မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်၊ ကုဒ်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းများ၏ ထိရောက်မှုကို တိုင်းတာရန်နှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအသိုင်းအဝိုင်းအတွင်း ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုအဆင့်ကို အကဲဖြတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

6. အချိန်အခြေခံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။: GitHub commit data analysis ၏ နောက်ထပ်ရှုထောင့်မှာ commits များ၏ ယာယီပုံစံများကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် တစ်နေ့လျှင် commits အရေအတွက် သို့မဟုတ် မတူညီသော အချိန်ဇုန်များအတွင်း commits များ ဖြန့်ဝေခြင်းကဲ့သို့သော ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို အချိန်နှင့်အမျှ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစက်ဝန်းများ၊ အထွတ်အထိပ် လှုပ်ရှားမှုကာလများနှင့် ပြင်ပအချက်များနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဆက်နွှယ်မှုများအကြောင်း ထိုးထွင်းအမြင်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။

7. စက်သင်ယူခြင်းအပလီကေးရှင်းများ: Datalab ၏ Google Cloud Machine Learning နှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူများအား GitHub ဒေတာကို ကျူးလွန်ရန်အတွက် အဆင့်မြင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် အနာဂတ်တွင် ကျူးလွန်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် ကျူးလွန်မှုပုံစံများတွင် ကွဲလွဲချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့်ပုံစံများကို တည်ဆောက်နိုင်သည်။ အစုအဝေး သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အလားတူ ကတိပြုမှုများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ လက္ခဏာများအလိုက် ကတိပြုမှုများကို အမျိုးအစားခွဲရန်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဤအဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် Datalab ကို အသုံးပြု၍ GitHub ကတိကဝတ်ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၊ ကုဒ်အရည်အသွေးနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုပုံစံများအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိနိုင်သည်။ ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုသည် ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပရောဂျက်များ၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပရောဂျက်များ၏ အလုံးစုံသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဤထိုးထွင်းသိမြင်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်၊

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , ,