AutoML နှင့် Vertex AI အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
AutoML နှင့် Vertex AI တို့သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်သော Google Cloud Platform (GCP) မှ ပေးဆောင်သော စက်သင်ယူခြင်းဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုလုံးသည် သုံးစွဲသူများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ကျွမ်းကျင်မှုမရှိဘဲ စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်ကို မျှဝေထားသော်လည်း AutoML နှင့် Vertex AI အကြား အဓိကကွာခြားချက်များစွာရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, GCP စက်သင်ယူခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
AutoML Translation ဖြင့် စိတ်ကြိုက်ဘာသာပြန်ပုံစံတစ်ခုကို ဖန်တီးရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
AutoML Translation ဖြင့် စိတ်ကြိုက်ဘာသာပြန်ပုံစံတစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ဘာသာပြန်လိုအပ်ချက်များနှင့် အထူးအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ AutoML Translation သည် အရည်အသွေးမြင့် ဘာသာပြန်မော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးချသည့် Google Cloud AI Platform မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဖြေ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AutoML ဘာသာပြန်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ထုတ်လုပ်အသုံးပြုမှုအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော AutoML သဘာဝဘာသာစကားပုံစံကို အသုံးချခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
ထုတ်လုပ်အသုံးပြုမှုအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော AutoML သဘာဝဘာသာစကားပုံစံကို အသုံးချခြင်းသည် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်သည်။ AutoML Natural Language သည် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် သိရှိရန်မလိုအပ်ဘဲ သုံးစွဲသူများအား စိတ်ကြိုက် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပုံစံများကို ဖန်တီးနိုင်စေသည့် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ AutoML Natural Language ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် အောက်ဖော်ပြပါ အကျိုးကျေးဇူးများမှ အကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, ထုံးစံစာသားခွဲခြားများအတွက် AutoML သဘာဝဘာသာစကား, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Natural Language သည် သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခုနှင့် ပတ်သက်သော မေးခွန်းများကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြထားခြင်းမရှိဘဲ မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသနည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာဖြစ်သည့် AutoML Natural Language သည် တိကျသောအကြောင်းအရာတစ်ခုနှင့်ပတ်သက်၍ မေးခွန်းများကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြထားခြင်းမရှိဘဲ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အဆင့်မြင့် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ AutoML Natural Language သည် မေးခွန်းတစ်ခု၏ အရင်းခံအကြောင်းအရာကို အတိအလင်းဖော်ပြထားခြင်းမရှိသည့်တိုင် ထိရောက်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, ထုံးစံစာသားခွဲခြားများအတွက် AutoML သဘာဝဘာသာစကား, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Natural Language သည် လေ့ကျင့်ရေး စာသား အမျိုးအစားခွဲခြင်း မော်ဒယ်များ ၏ လုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ ရိုးရှင်းစေ နိုင်သနည်း။
AutoML Natural Language သည် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး လေ့ကျင့်ရေး စာသား အမျိုးအစားခွဲခြင်း ပုံစံများကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေပါသည်။ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် စာသားများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် အတန်းများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပါဝင်သည့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အခြေခံတာဝန်ဖြစ်သည်။ အစဉ်အလာအားဖြင့်၊ တိကျသောစာသားအမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံများကိုတည်ဆောက်ရာတွင် machine learning algorithms တွင် သိသာထင်ရှားသောကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, ထုံးစံစာသားခွဲခြားများအတွက် AutoML သဘာဝဘာသာစကား, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်ကို မည်သို့အသုံးချပြီး AutoML Tables များတွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ရယူနိုင်မည်နည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခုကို အသုံးချပြီး AutoML Tables တွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ရယူရန်၊ အသုံးပြုသူများသည် အဆင့်များစွာပါဝင်သည့် စနစ်ကျသော လုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ AutoML Tables သည် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် မလိုအပ်ဘဲ မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ထားသော ဒေတာများကို လေ့ကျင့်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, AutoML ဇယားများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Tables တွင် လေ့ကျင့်ရေးဘတ်ဂျက်သတ်မှတ်ခြင်းအတွက် မည်သည့်ရွေးချယ်စရာများ ရနိုင်သနည်း။
AutoML Tables တွင် လေ့ကျင့်ရေးဘတ်ဂျက်တစ်ခု သတ်မှတ်ခြင်းတွင် အသုံးပြုသူများအား လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ခွဲဝေချထားပေးသည့် အရင်းအမြစ်ပမာဏကို ထိန်းချုပ်နိုင်စေမည့် ရွေးချယ်စရာများစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤရွေးချယ်မှုများသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကြား အပေးအယူကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ထားပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ဘတ်ဂျက်ကန့်သတ်ချက်များအတွင်း အလိုရှိသောတိကျမှုအဆင့်ကို ရရှိစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ပထမဦးဆုံးရွေးချယ်မှုများအတွက်ရရှိနိုင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, AutoML ဇယားများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Tables တွင် Analyze tab သည် မည်သည့်အချက်အလက်ကို ပေးသနည်း။
AutoML Tables ရှိ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း tab သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံအကြောင်း အမျိုးမျိုးသော အရေးကြီးသော အချက်အလက်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ရန်၊ ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် အရင်းခံဒေတာအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိစေမည့် ပြည့်စုံသော ကိရိယာများနှင့် ပုံဖော်ခြင်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ရရှိနိုင်သော အဓိကအချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, AutoML ဇယားများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို AutoML Tables အတွင်းသို့ မည်သို့တင်သွင်းနိုင်သနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို AutoML Tables အတွင်းသို့ တင်သွင်းရန်၊ အသုံးပြုသူများသည် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ဖန်တီးခြင်းနှင့် AutoML Tables ဝန်ဆောင်မှုသို့ ဒေတာကို အပ်လုဒ်တင်ခြင်း စသည့် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ AutoML Tables သည် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသော စက်သင်ယူခြင်းဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး သုံးစွဲသူများအား စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးကာ အသုံးချနိုင်စေမည့် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, AutoML ဇယားများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Tables ကိုင်တွယ်နိုင်သော မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများကား အဘယ်နည်း။
AutoML Tables သည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုမလိုအပ်ဘဲ အသုံးပြုသူများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ကာ အသုံးပြုခွင့်ပေးသည့် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သော စက်သင်ယူမှုကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးကာ အဆင့်အမျိုးမျိုးရှိသော သုံးစွဲသူများထံ အသုံးပြုနိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, AutoML ဇယားများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2