Google Cloud AI ကို ဘယ်လိုအသုံးပြုခွင့်ရမလဲ။
Google Cloud AI ကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုခြင်းတွင် cloud-based machine learning နှင့် artificial intelligence ဝန်ဆောင်မှုများ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အခြေအနေတွင် အခြေခံထားသည့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းနှင့် အယူအဆဆိုင်ရာ အဆင့်များစွာ ပါဝင်သည်။ Google Cloud Platform (GCP) သည် AI နှင့် machine learning မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး၊ ဖြန့်ကျက်ရေးနှင့် စီမံခန့်ခွဲရေးတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော tools နှင့် services အမျိုးမျိုးကို ပေးဆောင်သည်။ ဝင်ရောက်ခွင့်ရရန် လုပ်ငန်းစဉ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
BigQuery ML တွင် CREATE MODEL နှင့် CREATE MODEL ကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့် အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းခြင်းအတွက် Vertex AI ရှိ TensorFlow ဖြင့် စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းနှင့် ကွာခြားချက်မှာ အဘယ်နည်း။
BigQuery ML တွင် `LINEAR_REG` ဖြင့် `CREATE MODEL` ကြေညာချက်ကို အသုံးပြုပြီး အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းမှုအတွက် TensorFlow တွင် Vertex AI ဖြင့် စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းအကြား ခြားနားချက်မှာ မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှု၊ ပြင်ဆင်သတ်မှတ်နိုင်မှု၊ အတိုင်းအတာ၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအသွားအလာ၊ ဒေတာပိုက်လိုင်းများအတွင်း ပေါင်းစည်းခြင်းနှင့် ပုံမှန်အသုံးပြုမှုကိစ္စများ အပါအဝင် ကွဲပြားချက်များစွာရှိသည်။ ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုစလုံးသည် ထူးခြားသော အားသာချက်များနှင့် အပေးအယူများကို ပေးဆောင်ကြပြီး၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
Cloud Storage နှင့် Cloud Firestore အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
အထူးသဖြင့် Cloud Storage နှင့် Cloud Firestore ကဲ့သို့ မတူညီသော သိုလှောင်မှုဝန်ဆောင်မှုများအကြား ခွဲခြားသတ်မှတ်သည့်အခါတွင် Google Cloud Platform (GCP) ဝန်ဆောင်မှုများကို လေ့လာသူများနှင့် လေ့ကျင့်သူများ ကြုံတွေ့ရသည့် ဘုံရှုပ်ထွေးသောအချက်ကို မေးခွန်းက မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုစီ၏ ကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များ၊ ဗိသုကာလက်ရာများနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများအပြင် စာရွက်စာတမ်းများသည် ၎င်းတို့ကို အဘယ်ကြောင့်တင်ပြသည်ကို ရှင်းလင်းရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP အခြေခံသဘောတရားများ, Cloud သိုလှောင်မှု
Google Cloud တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်အခါ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ (အွန်လိုင်း) ခန့်မှန်းချက်များအပေါ် အစုလိုက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သည့်အခြေအနေများတွင် ရွေးချယ်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် Google Cloud ပေါ်ရှိ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ (အွန်လိုင်း) ခန့်မှန်းချက်များကြားတွင် ဆုံးဖြတ်ရာတွင်၊ သင်၏အက်ပ်လီကေးရှင်း၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုစီနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် အပေးအယူများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ နည်းစနစ်နှစ်ခုစလုံးတွင် စွမ်းဆောင်ရည်၊ ကုန်ကျစရိတ်နှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည့် ကွဲပြားသော အားသာချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ သုတ်ဟောကိန်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
မော်ဒယ်ဗားရှင်းကို ဘယ်လိုဖန်တီးမလဲ။
Google Cloud Platform (GCP) တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံ (GCP) ၏ ဗားရှင်းကို ဖန်တီးခြင်းသည် ဆာဗာမဲ့ ခန့်မှန်းချက်များအတွက် မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုရာတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအကြောင်းအရာရှိ ဗားရှင်းတစ်ခုသည် ခန့်မှန်းချက်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ သီးခြားဥပမာတစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကွဲပြားခြားနားသော ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
လက်လှမ်းမီသည့် အတွေ့အကြုံနှင့် လေ့ကျင့်ရန် Google Cloud Platform သို့ မည်ကဲ့သို့ စာရင်းသွင်းနိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning certification ပရိုဂရမ်၏အခြေအနေတွင် Google Cloud အတွက် အကောင့်ဖွင့်ရန်၊ အထူးသဖြင့် ဆာဗာမရှိသော ခန့်မှန်းချက်များကို အထူးအာရုံစိုက်ပြီး ပလပ်ဖောင်းကိုဝင်ရောက်ပြီး ၎င်း၏အရင်းအမြစ်များကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးချနိုင်စေမည့် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ Google Cloud Platform (GCP) သည် ကျယ်ပြန့်စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
မျက်နှာ ထောက်လှမ်းမှု 1000 ကုန်ကျစရိတ်က ဘယ်လောက်လဲ။
Google Vision API ကို အသုံးပြု၍ မျက်နှာ 1000 ကို ရှာဖွေခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်၊ ၎င်း၏ Vision API ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် Google Cloud မှ ပေးဆောင်သည့် စျေးနှုန်းပုံစံကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Google Vision API သည် မျက်နှာသိရှိခြင်း၊ အညွှန်းသိရှိခြင်း၊ အထင်ကရသိရှိခြင်း နှင့် အခြားအရာများ အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီသည် ဈေးနှုန်းများဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ရုပ်ပုံများကိုနားလည်ခြင်း, မျက်နှာများရှာဖွေတွေ့ရှိ
subnet တစ်ခုအတွက် IP လိပ်စာအကွာအဝေးကို ဘယ်လိုတွက်ရမလဲ။
Google Cloud Platform (GCP) ရှိ Virtual Private Cloud (VPC) အတွင်းရှိ subnet တစ်ခုအတွက် IP လိပ်စာအကွာအဝေးကို တိကျစွာတွက်ချက်ရန်၊ IP လိပ်စာ၊ subnetting စည်းမျဉ်းများနှင့် GCP ၏ ကွန်ရက်ဆက်စပ်မှုအတွင်း ၎င်းတို့ကို မည်သို့အသုံးချရမည်ကို အခြေခံကျကျ နားလည်ထားရပါမည်။ အခြေခံအဆောက်အဦ။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါရှိသည့် IP လိပ်စာများ၏ အကွာအဝေးကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, Cloud VPC
TensorFlow ဆိုတာ ဘာလဲ ဆိုတာကို အကောင်းဆုံး အနှစ်ချုပ်နည်း။
TensorFlow သည် Google Brain အဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပါ၀င်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ TensorFlow သည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများကို လုပ်ဆောင်ချက်စီးရီးများ သို့မဟုတ် node များမှတဆင့် ဒေတာစီးဆင်းပုံကို ဖော်ပြသည့် တည်ဆောက်ပုံများဖြစ်သည့် ကွန်ပျူတာဂရပ်များကို ဖန်တီးခွင့်ပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
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။ နားလည်ခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, GCP စက်သင်ယူခြုံငုံသုံးသပ်ချက်