ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သာမာန်အလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြို့ထိုးမှုများ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ နှင့် လေ့ကျင့်ရေး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆွေးနွေးကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
Cloud Datalab အတွက် ပံ့ပိုးပေးသော ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဓာတ်ခွဲခန်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Cloud Datalab အတွက် ပံ့ပိုးပေးထားသော ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဓာတ်ခွဲခန်းသည် သင်ယူသူများအား Google Cloud Platform (GCP) ကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် ကျွမ်းကျင်မှုရှိလာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသောရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤဓာတ်ခွဲခန်းသည် အသုံးပြုသူများ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် စွမ်းရည်များကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေမည့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် သင်ကြားရေးဆိုင်ရာတန်ဖိုးကို ပေးဆောင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, Cloud Datalab နှင့်ကြီးမားသောဒေတာအစုများကိုဆန်းစစ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
vmap လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးနက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို JAX မည်ကဲ့သို့ကိုင်တွယ်သနည်း။
JAX သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ထိရောက်သောမူဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အားကောင်းမောင်းသန် Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မှတ်ဉာဏ်ထိရောက်မှု၊ ပြိုင်တူမှုနှင့် ဖြန့်ဝေတွက်ချက်မှုကဲ့သို့သော နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် စိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အင်္ဂါရပ်အမျိုးမျိုးနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ JAX သည် ကြီးမားသောကိုင်တွယ်မှုအတွက် ပံ့ပိုးပေးသော အဓိကကိရိယာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, JAX မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle Kernels သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ပြီး ကွန်ရက်လွှဲပြောင်းမှုများအတွက် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားသနည်း။
ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ရေပန်းစားသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် Kaggle Kernels သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရန်နှင့် ကွန်ရက်လွှဲပြောင်းမှုများအတွက် လိုအပ်မှုကို အနည်းဆုံးလျှော့ချရန် အင်္ဂါရပ်အမျိုးမျိုးကို ပေးဆောင်သည်။ ထိရောက်သောဒေတာသိုလှောင်မှု၊ အကောင်းဆုံးတွက်ချက်မှု နှင့် စမတ် ကက်ရှ်နည်းပညာများ ပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့် ၎င်းကို ရရှိနိုင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ Kaggle Kernels မှအသုံးပြုသော သီးခြားယန္တရားများကို ကျွန်ုပ်တို့ စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, Kaggle Kernels ကိုမိတ်ဆက်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို လွှဲပြောင်းရန်အတွက် Google Transfer Appliance ကို မည်သည့်အချိန်တွင် အကြံပြုသနည်း။
ဒေတာအရွယ်အစား၊ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် လုံခြုံရေးနှင့် ဆက်စပ်စိန်ခေါ်မှုများရှိသောအခါတွင် ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် cloud machine learning ဆိုင်ရာ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို လွှဲပြောင်းရန်အတွက် Google Transfer Appliance ကို အကြံပြုထားသည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများသည် AI နှင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် ယေဘူယျလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ပိုမိုတိကျပြီး ကြံ့ခိုင်မှုအတွက် ခွင့်ပြုပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်