AutoML နှင့် Vertex AI တို့သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်သော Google Cloud Platform (GCP) မှ ပေးဆောင်သော စက်သင်ယူခြင်းဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုလုံးသည် သုံးစွဲသူများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ကျွမ်းကျင်မှုမရှိဘဲ စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်ကို မျှဝေထားသော်လည်း AutoML နှင့် Vertex AI အကြား အဓိကကွာခြားချက်များစွာရှိသည်။
AutoML သည် အသုံးပြုသူများအား စက်သင်ယူမှုသဘောတရားများကို အကန့်အသတ်မရှိ အသိပညာဖြင့် စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် စက်သင်ယူခြင်းထုတ်ကုန်အစုံအလင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအတွက် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို အပ်လုဒ်လုပ်ပြီး မော်ဒယ်များကို ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဇယားဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစသည့် အလုပ်အမျိုးမျိုးအတွက် လေ့ကျင့်ပေးသည့် အသုံးပြုသူအတွက် အဆင်ပြေစေမည့် အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ AutoML သည် အင်္ဂါရပ် အင်ဂျင်နီယာ၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု အပါအဝင် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ် တည်ဆောက်ရာတွင် ပါဝင်သော ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်များစွာကို ကိုင်တွယ်ရန် အလိုအလျောက် နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများထက် ၎င်းတို့၏ သီးခြားပြဿနာဒိုမိန်းကို အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Vertex AI သည် အပိုဆောင်းအင်္ဂါရပ်များနှင့်အတူ AutoML စွမ်းရည်များကို လွှမ်းခြုံထားသည့် ပိုမိုအဆင့်မြင့်ပြီး ပြည့်စုံသော စက်သင်ယူမှုပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာပြင်ဆင်မှုမှ မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းအထိ စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာတစ်ခုလုံးအတွက် တစ်စုတစ်စည်းတည်းရှိပြီး အပြည့်အဝစီမံခန့်ခွဲသည့်ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ Vertex AI သည် AutoML နှင့် စိတ်ကြိုက်ပုံစံတည်ဆောက်မှု နှစ်မျိုးလုံးကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံးဖြစ်သော abstraction အဆင့်ကို ရွေးချယ်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော စက်သင်ယူမှု အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ပိုက်လိုင်းများအပြင် သင့်ကိုယ်ပိုင်ကုဒ်နှင့် မူဘောင်များကို ယူဆောင်လာနိုင်သည့် ကျယ်ပြန့်စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Vertex AI သည် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှု၊ မော်ဒယ်ဗားရှင်းပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောစက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းခွင်များကို ကိုင်တွယ်ရန် အလိုအလျောက်စကေးချဲ့ခြင်းကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
AutoML နှင့် Vertex AI အကြား အဓိကကွာခြားချက်တစ်ခုမှာ ၎င်းတို့ကမ်းလှမ်းသည့် ထိန်းချုပ်မှုနှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုအဆင့်ဖြစ်သည်။ AutoML သည် ပို၍ အလိုအလျောက် ချဉ်းကပ်မှုကို နှစ်သက်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူစေရန်အတွက် ထိန်းချုပ်မှုအချို့ကို ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားလိုသော အသုံးပြုသူများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအတွက် ရရှိနိုင်သော ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ချိန်ညှိခြင်းဆိုင်ရာ ရွေးချယ်မှုများကို ကန့်သတ်နိုင်စေမည့် ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် အလိုအလျောက် စွမ်းဆောင်ချက် အင်ဂျင်နီယာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Vertex AI သည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်များကို သတ်မှတ်ရန်၊ ကွဲပြားခြားနားသော algorithms များနှင့် hyperparameters များကို စမ်းသပ်ကာ၊ ရှိပြီးသား code နှင့် frameworks များနှင့် ပေါင်းစည်းနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
အခြားခြားနားချက်မှာ ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခု၏ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်နိုင်မှုတို့၌ တည်ရှိသည်။ AutoML သည် အသေးစားစက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် သင့်လျော်သော်လည်း Vertex AI သည် အကြီးစားနှင့် လုပ်ငန်းအဆင့်အလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Vertex AI သည် Google ၏ အခြေခံအဆောက်အဦများကို အသုံးချပြီး စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော လေ့ကျင့်မှုနှင့် အနုမာနကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ဖြန့်ဝေထားသော တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာအသုံးချမှုနှင့် latency နည်းပါးကြောင်း သေချာစေရန် အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာနှင့် အွန်လိုင်းခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
AutoML နှင့် Vertex AI တို့သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်သော Google Cloud Platform မှ ပေးဆောင်သော စက်သင်ယူခြင်းဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုဖြစ်သည်။ AutoML သည် အသုံးပြုသူနှင့် အဆင်ပြေသော မျက်နှာပြင်နှင့် စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ရန်အတွက် အလိုအလျောက် နည်းပညာများကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး Vertex AI သည် အပိုဆောင်းအင်္ဂါရပ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ပိုမိုအဆင့်မြင့်ပြီး ပြည့်စုံသော ပလပ်ဖောင်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ AutoML နှင့် Vertex AI အကြား ရွေးချယ်မှုသည် သုံးစွဲသူ၏ ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်၊ ပြဿနာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် လိုချင်သော ထိန်းချုပ်မှုအဆင့်နှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် Android မိုဘိုင်းအက်ပ်ရှိပါသလား။
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းလမ်းများကား အဘယ်နည်း။
- Cloud computing ဆိုတာဘာလဲ။
- Bigquery နှင့် Cloud SQL အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
- cloud SQL နှင့် cloud spanner အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
- GCP App Engine ဆိုတာဘာလဲ။
- cloud run နှင့် GKE အကြားကွာခြားချက်ကဘာလဲ
- containerized application ဆိုတာ ဘာလဲ။
- Dataflow နှင့် BigQuery အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
- cloud shell ကို ဘယ်လို configure လုပ်မလဲ။
EITC/CL/GCP Google Cloud Platform တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: cloud computing
- ပရိုဂရမျ: EITC/CL/GCP Google Cloud Platform (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: GCP ခြုံငုံသုံးသပ်ချက် (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: GCP စက်သင်ယူခြုံငုံသုံးသပ်ချက် (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)