CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရန် CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ၊ ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤလိုအပ်ချက်သည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးသည်၊ ဤအဖြေတွင် အသေးစိတ်ရှင်းပြပါမည်။ ပထမဦးစွာ၊ "ပို့ကုန်မော်ဒယ်" ၏အဓိပ္ပါယ်ကိုနားလည်ကြပါစို့။ CMLE ၏အခြေအနေတွင်၊ ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
အမှန်ကတော့ လုပ်နိုင်မှာပါ။ Google Cloud Machine Learning တွင် Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ဟုခေါ်သော အင်္ဂါရပ်တစ်ခုရှိသည်။ CMLE သည် cloud တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား Cloud သိုလှောင်မှုမှ ဒေတာများကို ဖတ်ရှုနိုင်စေပြီး အနုမာနအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော ပုံစံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကြုံလာတဲ့အခါ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
TensorFlowServing သို့မဟုတ် Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းမှုဝန်ဆောင်မှုတွင် အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာဖြင့် တင်ပို့ထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန် အကြံပြုလိုပါသလား။
တင်ပို့ထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့်အခါ၊ TensorFlowServing နှင့် Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုသည် အဖိုးတန်ရွေးချယ်စရာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားရွေးချယ်မှုသည် လျှောက်လွှာ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များ၊ အတိုင်းအတာလိုအပ်ချက်များနှင့် အရင်းအမြစ်ကန့်သတ်ချက်များအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ထို့နောက် ဤဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် အကြံပြုချက်များကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
Cloud Machine Learning Engine တွင် ဗားရှင်းတစ်ခု ဖန်တီးခြင်းသည် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်၏ အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ခြင်း လိုအပ်ပါသလား။
Cloud Machine Learning Engine ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန်လိုအပ်သည်မှာ အမှန်ပင်ဖြစ်ပါသည်။ ဤလိုအပ်ချက်သည် Cloud Machine Learning Engine ၏ သင့်လျော်သောလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး စနစ်သည် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ အသေးစိတ်ရှင်းပြချက်ကို ဆွေးနွေးကြည့်ရအောင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
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 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