Bigquery နှင့် Cloud SQL အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
BigQuery နှင့် Cloud SQL သည် ဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပေးဆောင်သည့် ထူးခြားသောဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုလုံးသည် ဒေတာကိုကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော်လည်း ၎င်းတို့တွင် မတူညီသောရည်ရွယ်ချက်များ၊ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများရှိသည်။ BigQuery နှင့် Cloud SQL အကြား ခြားနားချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် သီးခြားလိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်လျော်သောဝန်ဆောင်မှုကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ BigQuery
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, GCP အချက်အလက်နှင့်သိုလှောင်မှုခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google သည် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ခြင်းအတွက် အထူးပြုဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ Google Cloud Machine Learning၊ GCP BigQuery နှင့် open datasets ကဲ့သို့သော ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် တိုးတက်ခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသော မူဘောင်တစ်ခုကို ပေးဆောင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
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
chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းသည့်အခါ ဒေတာမှ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းသည့်အခါ၊ chatbot ၏ လုပ်ဆောင်မှုအပေါ် ၎င်းတို့၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် အရေးကြီးမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲများစွာရှိသည်။ ဤချန်လှပ်မှုများသည် သိုလှောင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် chatbot ၏လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဓိက-တန်ဖိုးအချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Platform (GCP) သည် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုစည်းရာတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Google Cloud Platform (GCP) သည် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုစည်းရာတွင် များစွာအထောက်အကူပြုနိုင်သည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ မျိုးရိုးဗီဇအချက်အလက် အများအပြားပါ၀င်သော Genomic data သည် သိုလှောင်မှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် မျှဝေမှုဆိုင်ရာ ထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများကို တင်ပြသည်။ GCP သည် ဤစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန် အထူးပြုဝန်ဆောင်မှုများနှင့်အတူ ကြံ့ခိုင်ပြီး အရွယ်အစားရှိ အခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, Google Genomics ဖြင့် ကမ္ဘာ့မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုစည်းကူညီပေးခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery sandbox ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ကန့်သတ်ချက်များကားအဘယ်နည်း။
BigQuery sandbox သည် သုံးစွဲသူများအား ကုန်ကျစရိတ်တစ်စုံတစ်ရာမရှိဘဲ BigQuery ဝန်ဆောင်မှုကို စူးစမ်းလေ့လာစမ်းသပ်နိုင်စေရန် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အခမဲ့အဆင့် ကမ်းလှမ်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Sandbox သည် BigQuery ကို စတင်ရန် အဆင်ပြေသော နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း ၎င်းတွင် အသုံးပြုသူများ သတိထားသင့်သော ကန့်သတ်ချက်များ ရှိပါသည်။ 1. ဒေတာသိုလှောင်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, BigQuery sandbox ကိုတည်ဆောက်ခြင်း, 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