Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ဝေပြီး အပြိုင်လေ့ကျင့်ရန်အတွက် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် အလိုအလျောက် ရင်းမြစ်ရယူမှုနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံတို့ကို ပေးဆောင်ခြင်းမရှိသည့်အပြင် မော်ဒယ်၏လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်သိမ်းခြင်းကို လည်း ဆောင်ရွက်ပေးမည်မဟုတ်ပေ။ ဒီအဖြေကို ပေးမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုရဲ့ အားနည်းချက်တွေက ဘာတွေလဲ။
Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် ဖြန့်ဝေထားသော လေ့ကျင့်ရေးသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်နိုင်ခြင်းကြောင့် ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များစွာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်နိုင်ခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုနှင့် ဆက်စပ်နေသော အားနည်းချက်များစွာလည်း ရှိနေကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအားနည်းချက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် စူးစမ်းလေ့လာကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး
Keras မော်ဒယ်ကို ဦးစွာအသုံးပြုပြီးနောက် TensorFlow ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုခြင်းထက် TensorFlow ခန့်မှန်းချက်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း၏ အားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် Keras နှင့် TensorFlow နှစ်ခုစလုံးသည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် စွမ်းရည်များစွာကို ပေးဆောင်သည့် ရေပန်းစားသောဘောင်များဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း Keras သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေမည့် အဆင့်မြင့် API ကို ပေးပါသည်။ တချို့ကိစ္စတွေမှာ အဲဒါကို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ခန့်မှန်းချက်များနှင့်အတူ Keras တက်ချဲ့ထွင်
စက်တွင်းကွန်ပြူတာ၏ ကန့်သတ်ချက်ထက်ကျော်လွန်သည့် အရွယ်အစားဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် လိုက်လျောညီထွေရှိသော cloud computation အရင်းအမြစ်များကို အသုံးချနိုင်ပါသလား။
Google Cloud Platform သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် cloud computing ၏ စွမ်းအားကို လွှမ်းမိုးနိုင်စေမည့် ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထိုကဲ့သို့သော ကိရိယာတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် စီမံခန့်ခွဲသည့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google Cloud Machine Learning Engine ဖြစ်သည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်များကို အလွယ်တကူ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API သည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API သည် စက်ပစ္စည်းအများအပြားနှင့် စက်များတစ်လျှောက် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့်အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် developer များအား GPU အများအပြား၏ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို လွယ်ကူစွာ အသုံးချနိုင်စေရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ဖြန့်ဝေခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, မင်္ဂလာပါ 2.0, TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် Cloud ML Engine ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။
Cloud ML Engine သည် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) မော်ဒယ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ Cloud ML Engine ၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် တည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ML အသုံးချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် အတိုင်းအတာနှင့် စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော ပတ်ဝန်းကျင်ကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, GCP စက်သင်ယူခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုအတွက် Cloud Machine Learning Engine ကိုအသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်သည့်အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အသုံးပြုသူများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် cloud ၏ အရွယ်အစားနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုတို့ကို အသုံးချနိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖြန့်ဝေထားသော လေ့ကျင့်ရေးသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် အကြီးစားမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေသောကြောင့် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ တိကျမှုနှင့် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ရရှိစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Console တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခု၏ တိုးတက်မှုကို သင်မည်ကဲ့သို့ စောင့်ကြည့်နိုင်မည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning တွင် ဖြန့်ဝေထားသောသင်တန်းအတွက် Cloud Console တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခု၏တိုးတက်မှုကို စောင့်ကြည့်ရန်၊ ရွေးချယ်စရာများစွာရှိပါသည်။ ဤရွေးချယ်မှုများသည် အသုံးပြုသူများအား တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံရန်၊ ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်၏ အခြေအနေကို အခြေခံ၍ အသိဥာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေမည့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးပါသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Machine Learning Engine တွင် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖိုင်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
Cloud Machine Learning Engine မှ စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုဖိုင်သည် cloud တွင် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှု၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ အလုပ်ဖွဲ့စည်းပုံဖိုင်ဟု မကြာခဏရည်ညွှန်းလေ့ရှိသော ဤဖိုင်သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်ရေးအလုပ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်သည့် ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် ဆက်တင်များကို သတ်မှတ်ခွင့်ပြုသည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံဖိုင်ကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုတွင် data parallelism သည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
Data Parallelism သည် လေ့ကျင့်ရေးထိရောက်မှုနှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရာတွင် အသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အပိုင်းလိုက်များစွာဖြင့် ပိုင်းခြားထားပြီး partition တစ်ခုစီကို သီးခြား compute resource သို့မဟုတ် worker node ဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဤလုပ်သား node များသည် အပြိုင်လုပ်ဆောင်ကြပြီး၊ သီးခြားစီ gradient များကို တွက်ချက်ခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုin်းတိမ်၌ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2