အဆင့်ဆင့်သော သင်ခန်းစာတွင် GCP console ၏ GUI interface မှတစ်ဆင့် Google Cloud AI Platform တွင် ရိုးရှင်းသော AI မော်ဒယ်ကို လက်တွေ့ကျကျ လေ့ကျင့်ပြီး အသုံးချနည်း။
Google Cloud AI Platform သည် Google Cloud ၏ ခိုင်မာသော အခြေခံအဆောက်အအုံကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တည်ဆောက်၊ လေ့ကျင့်ပေးကာ အသုံးချရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ Google Cloud Console ၏ GUI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် command-line tools များနှင့် တိုက်ရိုက်အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် မလိုအပ်ဘဲ မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အလုပ်အသွားအလာများကို စီမံကွပ်ကဲနိုင်သည်။ လုပ်ပုံလုပ်နည်းကို အောက်တွင် အဆင့်ဆင့် သင်ကြားပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး
Google Cloud တွင် ဖြန့်ဝေထားသော AI မော်ဒယ်သင်တန်းကို လေ့ကျင့်ရန် အရိုးရှင်းဆုံး၊ အဆင့်ဆင့်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းက အဘယ်နည်း။
ဖြန့်ဝေထားသောလေ့ကျင့်ရေးသည် ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာနှင့် ပိုမိုကြီးမားသောအတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်ရန် ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များစွာကို အသုံးပြုနိုင်စေမည့် စက်သင်ယူမှုတွင် အဆင့်မြင့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google Cloud Platform (GCP) သည် အထူးသဖြင့် ၎င်း၏ AI Platform (Vertex AI)၊ Compute Engine နှင့် Kubernetes Engine တို့မှ ဖြန့်ဝေထားသော မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် ခိုင်မာသော ပံ့ပိုးကူညီမှုပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး
အစအဦးအတွက် လက်တွေ့ကျတဲ့ အကြံပြုချက်အချို့နဲ့ လုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ ပထမဆုံးပုံစံက ဘာလဲ။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ကို အသုံးပြု၍ cloud တွင် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုများကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် အတုဉာဏ်ရည်ဖြင့် သင့်ခရီးကို စတင်သောအခါ၊ အခြေခံစံနမူနာများဖြင့် စတင်ကာ ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်းများဆီသို့ တဖြည်းဖြည်း တိုးတက်သွားခြင်းသည် သတိထားသင့်ပါသည်။ ဤအဆင့်ဆင့်ချဉ်းကပ်နည်းသည် ပင်မသဘောတရားများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်နိုင်စေရန်၊ လက်တွေ့ကျသောစွမ်းရည်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေခြင်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး
ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုရဲ့ အားနည်းချက်တွေက ဘာတွေလဲ။
Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် ဖြန့်ဝေထားသော လေ့ကျင့်ရေးသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်နိုင်ခြင်းကြောင့် ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များစွာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်နိုင်ခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုနှင့် ဆက်စပ်နေသော အားနည်းချက်များစွာလည်း ရှိနေကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအားနည်းချက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် စူးစမ်းလေ့လာကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး
ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုအတွက် Cloud Machine Learning Engine ကိုအသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်သည့်အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အသုံးပြုသူများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် cloud ၏ အရွယ်အစားနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို လွှမ်းမိုးနိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖြန့်ဝေထားသော လေ့ကျင့်ရေးသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် အကြီးစားမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေသောကြောင့် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ တိကျမှုနှင့် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ရရှိစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Console တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခု၏ တိုးတက်မှုကို သင်မည်ကဲ့သို့ စောင့်ကြည့်နိုင်မည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning တွင် ဖြန့်ဝေထားသောသင်တန်းအတွက် Cloud Console တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခု၏တိုးတက်မှုကို စောင့်ကြည့်ရန်၊ ရွေးချယ်စရာများစွာရှိပါသည်။ ဤရွေးချယ်မှုများသည် အသုံးပြုသူများအား တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံရန်၊ ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်၏ အခြေအနေကို အခြေခံ၍ အသိဥာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေမည့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးပါသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Machine Learning Engine တွင် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖိုင်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
Cloud Machine Learning Engine မှ စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုဖိုင်သည် cloud တွင် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှု၏ ဆက်စပ်မှုတွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ အလုပ်ဖွဲ့စည်းပုံဖိုင်ဟု မကြာခဏရည်ညွှန်းလေ့ရှိသော ဤဖိုင်သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်ရေးအလုပ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်သည့် ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် ဆက်တင်များကို သတ်မှတ်ခွင့်ပြုသည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံဖိုင်ကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုတွင် data parallelism သည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
Data Parallelism သည် လေ့ကျင့်ရေးထိရောက်မှုနှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရာတွင် အသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အပိုင်းလိုက်များစွာဖြင့် ပိုင်းခြားထားပြီး partition တစ်ခုစီကို သီးခြား compute resource သို့မဟုတ် worker node ဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဤလုပ်သား node များသည် အပြိုင်လုပ်ဆောင်ကြပြီး၊ သီးခြားစီ gradient များကို တွက်ချက်ခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှု၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် ဖြန့်ဝေထားသော လေ့ကျင့်ရေးသည် လေ့ကျင့်ရေးတာဝန်ကို လုပ်ဆောင်ရန် အတူတကွလုပ်ဆောင်သည့် စက်အများအပြား သို့မဟုတ် ပရိုဆက်ဆာများကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များစွာကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် သမားရိုးကျ စက်တစ်လုံးတည်းလေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများထက် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤအားသာချက်များကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ 1. တိုးတက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်