Google Cloud တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန် ဒေတာအစုံကို Google Storage (GCS) သို့ ဦးစွာ အပ်လုဒ်လုပ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
Artificial Intelligence နှင့် machine learning နယ်ပယ်တွင်၊ cloud ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ယင်းကဲ့သို့ ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမှာ လေ့ကျင့်ရေး အတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲကို သိမ်းဆည်းခြင်း ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအစုံကို Google Storage (GCS) သို့ အပ်လုဒ်လုပ်ရန် လုံးဝလိုအပ်ချက်မဟုတ်သော်လည်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, Google Cloud Datalab - cloud ရှိ မှတ်စုစာအုပ်
ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် ဒေတာအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် အထူးသဖြင့် chatbot တစ်ခုကိုဖန်တီးသောအခါတွင်၊ TensorFlow နှင့်အတူ Deep Learning ၏ဒိုမိန်းတွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ ဒေတာအများအပြားကို ထိထိရောက်ရောက်စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာဘေ့စ်များသည် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်နည်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AI Pong ဂိမ်းတွင် ဂိမ်းနှစ်ပွဲတိုင်းပြီးနောက် ဒေတာရှင်းလင်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
AI Pong ဂိမ်းရှိ ဂိမ်းနှစ်ပွဲတိုင်းပြီးနောက် ဒေတာကို ရှင်းလင်းခြင်းသည် TensorFlow.js ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အခြေအနေတွင် တိကျသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤအလေ့အကျင့်သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် AI မော်ဒယ်၏ အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို သေချာစေရန်အတွက် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြစ်သည်။ Deep learning algorithms သည် သင်ယူရန် နှင့် လေ့လာရန် ဒေတာ အများအပြားကို အားကိုးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, TensorFlow.js အတွက် AI က Pong, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Extended (TFX) မူဘောင်၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow Extended (TFX) မူဘောင်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ထုတ်လုပ်မှုတွင် စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် အရွယ်တင်နိုင်သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ TFX သည် သုတေသနမှ အသုံးချမှုသို့ ကူးပြောင်းသည့်အခါ ML လေ့ကျင့်သူများ ရင်ဆိုင်နေရသော စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး၊ ကိရိယာအစုံနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), TFX ဆိုတာဘာလဲ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
archiving နှင့် compression အကြားကွာခြားချက်ကဘာလဲ။
သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ချုံ့ခြင်းတို့သည် Linux စနစ်စီမံခန့်ခွဲခြင်းနယ်ပယ်တွင် ကွဲပြားသော အယူအဆနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖိုင်များနှင့် ဒေတာများကို ခြယ်လှယ်ရာတွင် နှစ်မျိုးလုံး ပါဝင်နေသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် မတူညီသော ရည်ရွယ်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ကြပြီး မတူညီသော နည်းပညာများကို အသုံးချကြသည်။ archiving နှင့် compression အကြား ခြားနားချက်ကို နားလည်ခြင်းသည် Linux ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဒေတာများကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် လုံခြုံစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ သိမ်းဆည်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/LSA Linux စနစ် စီမံခန့်ခွဲမှု, Linux sysadmin လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် တိုးတက်နေပါသည်။, Linux တွင် သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ချုံ့ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုအပြင် App Engine မှ မည်သည့်အပိုဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသနည်း။
Google Cloud Platform (GCP) ၏ အစွမ်းထက်သော အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သော App Engine သည် အတိုင်းအတာနှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုထက် ကျယ်ပြန့်သော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤထပ်ဆောင်းအင်္ဂါရပ်များသည် အပလီကေးရှင်းများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အသုံးချမှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို မြှင့်တင်ပေးကာ ၎င်းအား အတိုင်းအတာဖြင့်အသုံးပြုနိုင်သော အက်ပ်လီကေးရှင်းများတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသောပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်လာစေသည်။ ဤအဖြေတွင် ပေးထားသော အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, အရွယ်အစားကြီးမားသည့်အက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Storage တွင် ပုံးတစ်ပုံးအတွက် ဗားရှင်းကို မည်သို့ဖွင့်နိုင်မည်နည်း။
Google Cloud Storage ရှိ ပုံးတစ်ပုံးအတွက် ဗားရှင်းဖွင့်ခြင်းကို ဖွင့်ခြင်းသည် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်ပြီး အချိန်နှင့်အမျှ ပုံးအတွင်းရှိ အရာဝတ္ထုများအတွက် အပြောင်းအလဲများကို ထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်းတို့ကို သေချာစေပါသည်။ Versioning သည် မတော်တဆ ဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းများကို ဆန့်ကျင်သည့် ဘေးကင်းသောပိုက်ကွန်ကို ပေးစွမ်းပြီး ယခင်အရာဝတ္ထုများ၏ ယခင်ဗားရှင်းများကို ပြန်လည်ထူထောင်ခြင်းကို ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ဒီတုံ့ပြန်မှုမှာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, အရာဝတ္ထု versioning အသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery တွင် ကူးယူပြီးနောက် ဒေတာအတွဲဟောင်းကို ဖျက်ခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။
BigQuery တွင် ကူးယူပြီးနောက် ဒေတာအတွဲဟောင်းကို ဖျက်ခြင်းသည် ဒေတာကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ပေးပါသည်။ ဒေတာအတွဲဟောင်းကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ဒေတာခိုင်မာမှုကို သေချာစေပြီး၊ မေးမြန်းမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး သိုလှောင်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာအတွဲဟောင်းကို ဖျက်ခြင်းသည် ဒေတာခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးသည်။ BigQuery တွင် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ကူးယူသောအခါ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, BigQuery တွင်ဒေတာအစုများကိုကူးယူခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning အတွက် VMs ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
Virtual Machines (VMs) သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning နှင့် စက်သင်ယူမှုတွင် တိုးတက်လာသောအခြေအနေတွင်၊ VMs ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို များစွာမြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသောအကြောင်းများကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူ VM Images ကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာများကို cloud တွင်ထည့်သွင်းခြင်းသည် စက်ပစ္စည်းသင်ယူခြင်းအတွက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်ဟု အဘယ်ကြောင့်ယူဆသနည်း။
စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ကြီးမားတဲ့ဒေတာအစုံတွေနဲ့ အလုပ်လုပ်တဲ့အခါ၊ ဒေတာတွေကို cloud မှာထည့်တာဟာ အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် အကောင်းဆုံးချဉ်းကပ်မှုလို့ ယူဆကြပါတယ်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အတိုင်းအတာ၊ သုံးစွဲနိုင်မှု၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအားသာချက်များကို အသေးစိတ်စူးစမ်းလေ့လာမည်ဖြစ်ပြီး အဘယ်ကြောင့် cloud သိုလှောင်မှုအား ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ရှင်းပြပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်