Cloud AutoML နှင့် Cloud AI Platform အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။

Cloud AutoML နှင့် Cloud AI Platform တို့သည် စက်သင်ယူခြင်း (ML) နှင့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ မတူညီသောသွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပေးဆောင်သော ထူးခြားသောဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုလုံးသည် ML မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အသုံးချမှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေရန်နှင့် မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် မတူညီသော အသုံးပြုသူအခြေခံများနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ပစ်မှတ်ထားသည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုကြား ခြားနားချက်များကို နားလည်ရန် ၎င်းတို့၏ အင်္ဂါရပ်များ၊ လုပ်ဆောင်ချက်များ နှင့် ရည်ရွယ်ထားသော ပရိသတ်များကို အသေးစိတ် စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။

Cloud AutoML သည် နယ်ပယ်တွင် အကန့်အသတ်ရှိသော ကျွမ်းကျင်မှုရှိသော သုံးစွဲသူများထံ အသုံးပြုနိုင်စေရန် စက်သင်ယူမှုကို ဒီမိုကရေစီစနစ်သို့ ပြောင်းလဲစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းသည် တိကျသောလုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့်အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော အရည်အသွေးမြင့်မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် အနည်းဆုံး ML အသိပညာရှိသော developer များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စက်သင်ယူခြင်းထုတ်ကုန်အစုံအလင်ကို ပေးပါသည်။ Cloud AutoML သည် အသုံးပြုသူအတွက် အဆင်ပြေသည့် မျက်နှာပြင်ကို ထောက်ပံ့ပေးပြီး ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ချက် အင်ဂျင်နီယာနှင့် ဟိုက်ပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းကဲ့သို့သော မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးတွင် ပါဝင်သော ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းစဉ်များစွာကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ ဤအလိုအလျောက်စနစ်သည် သုံးစွဲသူများအား စက်သင်ယူမှု၏ ရှုပ်ထွေးမှုများထက် လက်ရှိစီးပွားရေးပြဿနာကို အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။

Cloud AutoML ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သည်။

1. user-Friendly Interface ကို: Cloud AutoML သည် ML မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် ဂရပ်ဖစ်အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ် (GUI) ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာအတွဲများကို အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့လေ့ကျင့်လိုသော မော်ဒယ်အမျိုးအစားကို ရွေးချယ်နိုင်သည် (ဥပမာ၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း)၊ ကလစ်အနည်းငယ်နှိပ်ရုံဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်နိုင်သည်။

2. အလိုအလျောက်မော်ဒယ်သင်တန်း: Cloud AutoML သည် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်း၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းအပါအဝင် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ဤအလိုအလျောက်စနစ်သည် အသုံးပြုသူများသည် အောက်ခြေ ML algorithms ကို နားလည်ရန်မလိုအပ်ဘဲ အရည်အသွေးမြင့်မော်ဒယ်များရရှိနိုင်ကြောင်း သေချာစေသည်။

3. ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသောပုံစံများ: Cloud AutoML သည် Google ၏ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးချပြီး လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို လွှဲပြောင်းပေးပါသည်။ ဒေတာအတွဲကြီးတစ်ခုတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသော မော်ဒယ်တစ်ခုမှ စတင်ခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ဒေတာနည်းပါးပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိနိုင်ပါသည်။

4. စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်သင်တန်း: ၎င်း၏အလိုအလျောက်စနစ်ဖြစ်လင့်ကစား Cloud AutoML သည် အသုံးပြုသူများအား လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ အချို့သောကဏ္ဍများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် လေ့ကျင့်မှုအကြိမ်အရေအတွက်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံအမျိုးအစားနှင့် အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။

5. အခြား GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း။: Cloud AutoML သည် ဒေတာသိုလှောင်မှုအတွက် Google Cloud Storage၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် BigQuery နှင့် မော်ဒယ်အသုံးပြုမှုအတွက် AI Platform ကဲ့သို့သော အခြားသော GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုသူများအား GCP ဂေဟစနစ်အတွင်း အဆုံးမှအဆုံး ML အလုပ်အသွားအလာများကို တည်ဆောက်နိုင်စေပါသည်။

Cloud AutoML အပလီကေးရှင်းများ ဥပမာများ ပါဝင်သည်-

- Image ကိုအမျိုးအစားခွဲခြား: လုပ်ငန်းများသည် ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာစိစစ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် စိတ်ကြိုက်ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းမော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန် Cloud AutoML Vision ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
- သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်း: Cloud AutoML သဘာဝဘာသာစကားသည် အသုံးပြုသူများအား ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အကြောင်းအရာအသိအမှတ်ပြုမှုနှင့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် စိတ်ကြိုက် NLP မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်နိုင်စေပါသည်။
- ဘာသာပြန်ချက်: Cloud AutoML Translation သည် အဖွဲ့အစည်းများအား သီးခြား domains သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းများနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော စိတ်ကြိုက်ဘာသာပြန်ပုံစံများကို ဖန်တီးနိုင်စေပြီး အထူးပြုအကြောင်းအရာအတွက် ဘာသာပြန်ဆိုမှု တိကျမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Cloud AI Platform သည် ပိုမိုအတွေ့အကြုံရှိသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ ML အင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများအတွက် ရည်ရွယ်သည့် ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ ပြည့်စုံသောအစုံအလင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စိတ်ကြိုက်ကုဒ်နှင့် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ML မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Cloud AI Platform သည် TensorFlow၊ PyTorch နှင့် scikit-learn အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော ML framework များကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ကောင်းစွာ ထိန်းချုပ်မှု လိုအပ်သော သုံးစွဲသူများအတွက် ကျယ်ပြန့်သော စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်ခွင့်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။

Cloud AI Platform ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သည်။

1. စိတ်ကြိုက်ပုံစံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး: Cloud AI Platform သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ နှစ်သက်ရာ ML မူဘောင်များကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် စိတ်ကြိုက်ကုဒ်ကို ရေးသားခွင့်ပြုသည်။ ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သည် အတွေ့အကြုံရှိ ကျွမ်းကျင်သူများအား ရှုပ်ထွေးသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို တိကျသောလိုအပ်ချက်များနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသည်။

2. Jupyter Notebooks များကို စီမံခန့်ခွဲသည်။: ပလက်ဖောင်းသည် စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ပုံတူရိုက်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သော ကွန်ပြူတာပတ်ဝန်းကျင်များဖြစ်သည့် စီမံခန့်ခွဲထားသော Jupyter Notebook များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ကုဒ်ကိုသုံးနိုင်သည်၊ ဒေတာကို မြင်ယောင်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းအသွားအလာများကို အင်တာဖေ့စ်တစ်ခုတည်းတွင် မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။

3. ဖြန့်ဝေသင်တန်း: Cloud AI Platform သည် အသုံးပြုသူများအား GPU သို့မဟုတ် TPU အများအပြားတွင် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးကို အတိုင်းအတာအထိ အတိုင်းအတာအထိ ဖြန့်ဝေပေးသည့် လေ့ကျင့်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤစွမ်းရည်သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကြီးများကို လေ့ကျင့်ရန်၊ လေ့ကျင့်ချိန်ကို လျှော့ချရန်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

4. Hyperparameter ဖြတ်တောက်ခြင်း။: အဆိုပါပလပ်ဖောင်းတွင် အကောင်းဆုံး hyperparameter များကို စနစ်တကျရှာဖွေခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများက ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်နိုင်စေမည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းအတွက် ကိရိယာများ ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဇယားကွက်ရှာဖွေမှု၊ ကျပန်းရှာဖွေမှုနှင့် Bayesian ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

5. Model Deployment and Serving: Cloud AI ပလပ်ဖောင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုတွင် ML မော်ဒယ်များကို ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုရန်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် ခိုင်မာသောအခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို RESTful APIs များအဖြစ် အသုံးချနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို အပလီကေးရှင်းများတွင် အလွယ်တကူ ပေါင်းစည်းနိုင်ပြီး အဆုံးအသုံးပြုသူများ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။

6. Versioning နှင့် Monitoring− အသုံးပြုသူများကို ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်လ်ဗားရှင်းများစွာကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲမှုများကို ခြေရာခံရန် မော်ဒယ်ဗားရှင်းကို ပလပ်ဖောင်းမှ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ခြေရာခံရန်နှင့် ပျံ့လွင့်မှုနှင့် ပျက်စီးယိုယွင်းမှုကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို သိရှိနိုင်စေရန် စောင့်ကြည့်ကိရိယာများ ပေးဆောင်ထားသည်။

Cloud AI Platform အပလီကေးရှင်းများတွင် နမူနာများ ပါဝင်သည်-

- ခန့်မှန်း Maintenanceထုတ်လုပ်သည့်ကုမ္ပဏီများသည် အာရုံခံကိရိယာဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ စက်ချို့ယွင်းမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော စိတ်ကြိုက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှုပုံစံများကို တီထွင်ရန်အတွက် Cloud AI ပလပ်ဖောင်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- လိမ်လည်မှုရှာဖွေရေး: ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် Cloud AI Platform ကို အသုံးပြု၍ ခေတ်မီဆန်းပြားသော လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်နိုင်ပြီး လိမ်လည်မှုဆိုင်ရာ လွှဲပြောင်းမှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် အန္တရာယ်များကို လျော့ပါးစေရန် အဆင့်မြင့် ML နည်းစနစ်များကို အသုံးချနိုင်သည်။
- ကိုယ်ပိုင်အကြံပြုချက်များ: E-commerce ပလပ်ဖောင်းများသည် Cloud AI Platform ဖြင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် အကြံပြုချက်စနစ်များကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူနှင့် နှစ်သက်မှုများကို အခြေခံ၍ ထုတ်ကုန်များကို အကြံပြုခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။

အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ Cloud AutoML နှင့် Cloud AI Platform အကြား အဓိက ကွာခြားချက်မှာ ၎င်းတို့၏ ပစ်မှတ်ပရိသတ်များနှင့် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်တွင် ရှိသည်။ Cloud AutoML သည် အကန့်အသတ်ရှိသော ML အသိပညာရှိသော သုံးစွဲသူများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အလိုအလျောက်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးဆောင်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ Cloud AI Platform သည် အတွေ့အကြုံရှိ လေ့ကျင့်သူများအား ဖြည့်ဆည်းပေးသည်၊ အဆင့်မီနည်းပညာများဖြင့် စိတ်ကြိုက် ML မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် လက်တွေ့အသုံးချခြင်းအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။

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။
• 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။
• Bigquery နှင့် Cloud SQL အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း

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။)