ML အက်ပလီကေးရှင်းကို တီထွင်သည့်အခါ ML ၏ သီးခြားထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကား အဘယ်နည်း။
machine learning (ML) application တစ်ခုကို တီထွင်သောအခါတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သော ML-specific ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများစွာ ရှိပါသည်။ ML မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ developer များအနေဖြင့် သတိပြုသင့်သည့် အဓိက ML-တိကျသော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), TFX ဆိုတာဘာလဲ, 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
ပုံမှန်ဂရပ်ဖစ်ပုံစံတစ်ခုကို ဖန်တီးရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
ဂရပ်ပုံစံပုံမှန်ဖန်တီးခြင်းတွင် ပေါင်းစပ်ထားသောဂရပ်များကိုအသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို မြှင့်တင်ရန် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ စွမ်းအားကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ပေးသည့် အဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ် ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, ဖန်တီးဂရပ်များနှင့်အတူလေ့ကျင့်ရေး, 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
AI Platform Pipelines သည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန်အတွက် ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော TFX အစိတ်အပိုင်းများကို မည်သို့အသုံးချသနည်း။
AI Platform Pipelines သည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန်အတွက် ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသည့် TFX အစိတ်အပိုင်းများကို Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ TFX၊ TensorFlow Extended သည် ထုတ်လုပ်မှုအသင့်ဖြစ်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် အဆုံးမှအဆုံးပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI Platform Pipelines အတွင်းရှိ TFX အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် developer များနှင့် data သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ရိုးရှင်းစေပြီး၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ပလက်ဖောင်းပိုက်လိုင်းများတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kubeflow သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို လွယ်ကူစွာ မျှဝေခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သနည်း။
Open-source platform တစ်ခုဖြစ်သည့် Kubeflow သည် ကွန်တိန်နာတင်ထားသော အပလီကေးရှင်းများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် Kubernetes ၏ ပါဝါကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ချောမွေ့စွာ မျှဝေခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတို့ကို ချောမွေ့လွယ်ကူစေသည်။ Kubeflow ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များကို လိုအပ်သော မှီခိုမှုများနှင့်အတူ ကွန်တိန်နာများတွင် အလွယ်တကူ ထုပ်ပိုးနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် ဤကွန်တိန်နာများကို အမျိုးမျိုးသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် မျှဝေအသုံးပြုနိုင်ပြီး အဆင်ပြေစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kubeflow - Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning workflow တွင် ပါဝင်သော အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် မရှိမဖြစ်အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များသည် မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်မှုပေးစွမ်းသည့် ဤအဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ဟောကိန်းထုတ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုသူများအား ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်နှင့် အသုံးပြုရန် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud AI ပလပ်ဖောင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည့် ဤဝန်ဆောင်မှုသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဆာဗာမဲ့ဖြေရှင်းချက်ကို ပေးဆောင်ထားပြီး သုံးစွဲသူများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် အဘယ်အရာလုပ်ဆောင်သနည်း။
TensorFlow ရှိ "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် လွယ်ကူစွာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မက်တစ်ခုအဖြစ် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို တင်ပို့ရန်အတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် လေ့လာသင်ယူထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ TensorFlow မော်ဒယ်များကို SavedModel ဟုခေါ်သော စံပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းနိုင်စေပါသည်။ SavedModel ဖော်မတ်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning နဲ့ အလုပ်လုပ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်မှာ အဓိကကျတဲ့ အဆင့်တွေက ဘာတွေလဲ။
စက်သင်ယူမှုနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အောင်မြင်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် အရေးပါသော အဓိကခြေလှမ်းများ ဆက်တိုက်ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များကို ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်း၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် တရားဝင်အတည်ပြုခြင်း၊ မော်ဒယ်အသုံးချခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့ကို ကျယ်ပြန့်စွာ အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။ ခြေလှမ်းတိုင်းသည် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2