Cloud AutoML ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
Cloud AutoML သည် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်သည့် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူအတွက် အဆင်ပြေသည့် အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးကာ ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်များစွာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးကာ အကန့်အသတ်ရှိသော စက်သင်ယူမှုကျွမ်းကျင်မှုရှိသော သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များအတွက် စိတ်ကြိုက်ပုံစံများကို တည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ Cloud AutoML ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ စက်သင်ယူမှုကို ဒီမိုကရေစီစနစ်ဖြင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနိုင်ရန်ဖြစ်ပြီး စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဒေတာသိပ္ပံ သို့မဟုတ် ပရိုဂရမ်းမင်းတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသိပညာမလိုအပ်ဘဲ AI ၏ စွမ်းအားကို မြှင့်တင်နိုင်စေရန် ဖြစ်သည်။
Cloud AutoML ၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ အစဉ်အလာအားဖြင့်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရာတွင် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်း၊ ဟိုက်ပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကဲ့သို့သော အချိန်ကုန်ပြီး အရင်းအမြစ်-အလေးပေးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာများသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများတွင် အထူးပြုအသိပညာနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများ လိုအပ်သည်။
Cloud AutoML သည် ဤလုပ်ဆောင်စရာများစွာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ ဒေတာအတွဲများကို အလွယ်တကူ အပ်လုဒ်လုပ်ရန်၊ ဒေတာကို မြင်ယောင်ပြီး စူးစမ်းလေ့လာနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ ခန့်မှန်းလိုသော ပစ်မှတ်ကို ရွေးချယ်နိုင်စေမည့် graphical user interface (GUI) ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ထို့နောက် ပလပ်ဖောင်းသည် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားမှုများကို ကုဒ်သွင်းခြင်းနှင့် ဂဏန်းအင်္ဂါရပ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်များကို ဂရုစိုက်ပါသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား ကုဒ်ကို ကိုယ်တိုင်ရေးရန် သို့မဟုတ် ဤတာဝန်များကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရန် မလိုအပ်တော့သောကြောင့် အသုံးပြုသူများ၏ အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှု အများအပြားကို သက်သာစေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ Cloud AutoML သည် သုံးစွဲသူများမှ စတင်သည့်နေရာအဖြစ် ရွေးချယ်နိုင်သော ကျယ်ပြန့်သည့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး တိကျသောလိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန် ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ပြဿနာဒိုမိန်းနှင့် အကိုက်ညီဆုံးသော ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ဒေတာနှင့် အညွှန်းများကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ဤကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် မော်ဒယ်များတွင် ထည့်သွင်းထားသော အသိပညာနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများကို အသုံးချနိုင်စေပြီး မော်ဒယ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန် ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုကို အစမှ သက်သာစေပါသည်။
Cloud AutoML ၏ နောက်ထပ်သော့ချက်အင်္ဂါရပ်မှာ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်၏ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိနိုင်သည့် စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ Hyperparameters များသည် သင်ယူမှုနှုန်း၊ ပုံမှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းအားနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ လျှို့ဝှက်အလွှာအရေအတွက်များကဲ့သို့ သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်သည့် ဆက်တင်များဖြစ်သည်။ အဆိုပါ hyperparameter များကို ကိုယ်တိုင် ချိန်ညှိခြင်းသည် လေ့ကျင့်မှုနှင့် အကဲဖြတ်မှု အများအပြား ထပ်လုပ်ရန် လိုအပ်ပြီး စိန်ခေါ်မှုနှင့် အချိန်ကုန် အလုပ်ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ Cloud AutoML သည် တရားဝင်ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပေးသည့် အကောင်းဆုံး hyperparameters အစုံကို အလိုအလျောက်ရှာဖွေခြင်းဖြင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား ကိုယ်တိုင်ချိန်ညှိခြင်းတွင် အချိန်နှင့် အားစိုက်ထုတ်မှုများစွာကို မလိုအပ်ဘဲ ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များရရှိစေရန် ကူညီပေးသည်။
ထို့အပြင် Cloud AutoML သည် မတူညီသော မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော မျက်နှာပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1 ရမှတ်များကဲ့သို့သော ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်များကို မြင်သာမြင်သာစေရန် ခွင့်ပြုပေးပြီး ၎င်းတို့ကို ဘေးချင်းကပ်လျက် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သည့်မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်ကြောင်း အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ပြီးသည်နှင့်၊ Cloud AutoML သည် အသုံးပြုသူများကို RESTful API အဖြစ် အသုံးချနိုင်စေကာ မော်ဒယ်ကို ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများ သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုများတွင် ပေါင်းစပ်ရန် လွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ AI ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်စေရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို အလျင်အမြန် ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
Cloud AutoML ၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များစွာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသည်၊ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ပေးဆောင်သည်၊၊ hyperparameter ချိန်ညှိမှုကို အလိုအလျောက်ဖြစ်စေသည်၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်မှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို လွယ်ကူစွာ အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ စက်သင်ယူမှုကို ဒီမိုကရေစီစနစ်ဖြင့် ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် Cloud AutoML သည် AI ၏စွမ်းအားကို အသုံးချပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အကန့်အသတ်ရှိသော စက်သင်ယူမှုကျွမ်းကျင်မှုရှိသော လုပ်ငန်းများကို အခွင့်အာဏာပေးသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- GCP သည် ဝဘ်စာမျက်နှာများ သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အသုံးချမှုနှင့် hosting အတွက် မည်သည့်အတိုင်းအတာအထိ အသုံးဝင်သနည်း။
- subnet တစ်ခုအတွက် IP လိပ်စာအကွာအဝေးကို ဘယ်လိုတွက်ရမလဲ။
- Cloud AutoML နှင့် Cloud AI Platform အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
- Big Table နှင့် BigQuery အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
- WordPress ဖြင့် backend ဝဘ်ဆာဗာများစွာ၏ အသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် GCP တွင် ဒေတာဘေ့စ်သည် တစ်သမတ်တည်းဖြစ်နေကြောင်း သေချာစေရန် GCP တွင် ဒေတာဘေ့စ်ကို မည်သို့သတ်မှတ်ရမည်နည်း။
- backend ဝဘ်ဆာဗာတစ်ခုတည်းကိုသာအသုံးပြုသောအခါ load ချိန်ခွင်လျှာကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်သဘောပေါက်ပါသလား။
- Cloud Shell သည် Cloud SDK ဖြင့် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော Shell ကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ၎င်းသည် ဒေသတွင်း အရင်းအမြစ်များ မလိုအပ်ပါက၊ Cloud Console ဖြင့် အသုံးပြုမည့်အစား Cloud SDK ၏ Local installation ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် Android မိုဘိုင်းအက်ပ်ရှိပါသလား။
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းလမ်းများကား အဘယ်နည်း။
- Cloud computing ဆိုတာဘာလဲ။
EITC/CL/GCP Google Cloud Platform တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။