ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning အတွင်းရှိ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးများပြားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲ၏ အရေးပါမှုသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခြင်းတွင် တည်ရှိသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ကြီးလာသောအခါ ၎င်းတွင် ပါရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
သဘာဝဂရပ်များကား အဘယ်နည်း။
သဘာဝဂရပ်များသည် node များသည် entities များကိုကိုယ်စားပြုသည့် real-world data ၏ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုများဖြစ်ပြီး၊ edges များသည် အဆိုပါ entities များကြားရှိဆက်ဆံရေးများကိုဖော်ပြသည်။ ဤဂရပ်များကို လူမှုကွန်ရက်များ၊ ကိုးကားချက်ကွန်ရက်များ၊ ဇီဝဗေဒကွန်ရက်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ သဘာဝဂရပ်များသည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် မှီခိုမှုများကို ဖမ်းယူကာ ၎င်းတို့ကို စက်အမျိုးမျိုးအတွက် အဖိုးတန်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
TensorFlow ဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသည့် Google မှတီထွင်ထားသည့် open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ TensorFlow သည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့အတွက် အထူးလူသိများပြီး ၎င်းသည် နှစ်ဦးစလုံးအတွက် ရေပန်းစားသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်တန်းကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။
ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူခြင်းများသည် ဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် လက်ရှိအလုပ်၏ ရည်ရွယ်ချက်များပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်း၏ အခြေခံအမျိုးအစား နှစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော လေ့ကျင့်မှုကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်ကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤနည်းလမ်းနှစ်ခုအကြား ရွေးချယ်မှုမှာမူတည်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဤသင်ခန်းစာစီးရီးနှင့်အတူ လိုက်နာရန် Python 3 ကို အခြေခံနားလည်ရန် အဘယ်ကြောင့် အကြံပြုရသနည်း။
Python 3 ၏ အခြေခံနားလည်မှုရှိခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် Python နှင့် လက်တွေ့စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ဤကျူတိုရီရယ်စီးရီးနှင့်အတူ လိုက်နာရန် အထူးအကြံပြုအပ်ပါသည်။ Python သည် machine learning နှင့် data science နယ်ပယ်တွင် ရေပန်းအစားဆုံး programming language တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှု၊ ဖတ်ရှုနိုင်မှုနှင့် ကျယ်ပြန့်သောစာကြည့်တိုက်များအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, နိဒါန္း, Python နှင့်လက်တွေ့ကျတဲ့စက်သင်ကြားခြင်းနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ကိုအသုံးပြုသောအခါ ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာကိုပုံဖော်ခြင်းမှာ အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းဖြစ်သနည်း။
ဒေတာပုံဖော်ခြင်းသည် TensorFlow ကိုအသုံးပြုသောအခါ ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် သင့်လျော်သော ဒေတာအကြမ်းကို ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပုံသွင်းခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် တိကျသော မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် အရေးကြီးသော တိကျသော စံပြလေ့ကျင့်မှုအတွက် အရေးကြီးသော တသမတ်တည်းနှင့် စနစ်တကျ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်မှုတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, စက်သင်ယူမှုများအတွက် Datasets ပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဥပမာအသစ်များအတွက် machine learning သည် မည်သို့ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်သနည်း။
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လက်ရှိဒေတာမှသင်ယူခဲ့သော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် နမူနာအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Cloud Computing နှင့် အထူးသဖြင့် Google Cloud Platform (GCP) ဓာတ်ခွဲခန်းများအတွင်း၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို Cloud ML Engine ဖြင့် အစွမ်းထက်သော Machine Learning မှ စီစဉ်ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ machine learning သည် ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သို့ပြုလုပ်သည်ကို နားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, Cloud ML အင်ဂျင်နှင့်စက်ကိုလေ့လာခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
cloud ရှိ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အမြဲမပြတ်ဒစ်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။
မြဲမြံသောဒစ်များသည် cloud ရှိ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒစ်များသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်သူများ၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအကျိုးကျေးဇူးများကို အသေးစိတ်စူးစမ်းလေ့လာမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ didactic တန်ဖိုးအပေါ် အခြေခံ၍ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ရှင်းပြပေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, ထိရောက်သောဒေတာသိပ္ပံအတွက်မြဲ Disk, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ အလုပ်တာဝန်များအတွက် Google Cloud Storage (GCS) ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud Storage (GCS) သည် machine learning နှင့် data science workloads အတွက် အားသာချက်များစွာကို ပေးပါသည်။ GCS သည် ဒေတာပမာဏများစွာအတွက် လုံခြုံပြီး တာရှည်ခံသော သိုလှောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အရွယ်အစားနှင့် မြင့်မားစွာရရှိနိုင်သည့် အရာဝတ္ထုသိုလှောင်မှုဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အခြား Google Cloud ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, ထိရောက်သောဒေတာသိပ္ပံအတွက်မြဲ Disk, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာများတွင် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု VMs ကို အသုံးပြု၍ Colab ကို ကွန်ပြူတာပါဝါဖြင့် အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အကျိုးရှိသနည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု VM များကို အသုံးပြု၍ Colab ကို ကွန်ပြူတာစွမ်းအားပိုမိုမြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်ပါသည်။ ဤအဆင့်မြှင့်တင်မှုသည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်သော တွက်ချက်မှုကို ရရှိစေပြီး၊ အသုံးပြုသူများအား ပိုမိုကြီးမားသောဒေတာအတွဲများဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်အသုံးချနိုင်စေကာ နောက်ဆုံးတွင် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုပြီးတွက်ချက်မှုနှင့်အတူ Colab အဆင့်မြှင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်