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
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