ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြု၍ အညွှန်းတပ်ခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုဖန်တီးရန် အဓိကအရင်းအမြစ်သုံးခုက အဘယ်နည်း။
Google Cloud AI Platform ၏ ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြု၍ အညွှန်းတပ်ခြင်းလုပ်ငန်းကို ဖန်တီးရန်၊ လိုအပ်သော အဓိကအရင်းအမြစ် သုံးခုရှိပါသည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည့် ဒေတာများကို ထိရောက်စွာ မှတ်သားခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းအတွက် ဤအရင်းအမြစ်များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ 1. Dataset- ပထမဆုံး core resource သည် dataset ဖြစ်ရန်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, Cloud AI အချက်အလက်တံဆိပ်တပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AI ရှင်းလင်းချက်များအား What-If Tool နှင့် တွဲဖက်၍ မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
AI ရှင်းလင်းချက်များနှင့် What-If Tool သည် AI မော်ဒယ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေရန် Google Cloud AI Platform မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သောအင်္ဂါရပ်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ AI ရှင်းပြချက်များသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များနောက်ကွယ်တွင် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး What-If Tool သည် အသုံးပြုသူများအား မတူညီသောအခြေအနေများကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေပြီး၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ကိုပလက်ဖောင်းများအတွက်ရှင်းလင်းချက်မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
What-If Tool သည် အသုံးပြုသူများအား ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်အနီးရှိ တန်ဖိုးများပြောင်းလဲခြင်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စူးစမ်းရန် မည်သို့ခွင့်ပြုသနည်း။
What-If Tool သည် သုံးစွဲသူများအား ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်အနီးရှိ တန်ဖိုးများပြောင်းလဲခြင်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စူးစမ်းလေ့လာခွင့်ပြုသည့် Google Cloud AI Platform ၏ အစွမ်းထက်သောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို နားလည်ခြင်းနှင့် ဘာသာပြန်ခြင်းအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုရှိသော အင်တာဖေ့စ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များကို ကြိုးကိုင်ခြယ်လှယ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ မော်ဒယ်ခန့်မှန်းချက်များကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများ၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရရှိနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, ရှင်းပြနိုင်ဖို့အတွက် What-If tool ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
What-If Tool သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အပြုအမူကို နားလည်စေရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
What-If Tool သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အမူအကျင့်များကို နားလည်နိုင်စေရန် ကူညီပေးသည့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Google Cloud မှ ဖန်တီးထားသော ဤကိရိယာသည် Google Cloud AI Platform အတွက် အထူးသဖြင့် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုရှိသော အင်တာဖေ့စ်ကို အသုံးပြုသူများအား ပေးဆောင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, ရှင်းပြနိုင်ဖို့အတွက် What-If tool ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်မှုကို စက်တွင်းတွင် လုပ်ဆောင်မည့်အစား Google Cloud AI Platform တွင် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အဘယ်ကြောင့် အသုံးပြုရသနည်း။
Google Cloud AI Platform ပေါ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါတွင်၊ သင်တန်းကို ပြည်တွင်းတွင် လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုခြင်းတွင် အဓိက ရွေးချယ်စရာ နှစ်ခုရှိသည်။ ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုလုံးသည် ၎င်းတို့၏ အကျိုးကျေးဇူးများ ရှိသော်လည်း၊ သင်လေ့ကျင့်မှုကို ပြည်တွင်းတွင် လုပ်ဆောင်မည့်အစား Google Cloud AI Platform တွင် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုရန် ရွေးချယ်နိုင်သည့် အကြောင်းရင်းများစွာရှိပါသည်။ 1. အတိုင်းအတာ-
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, Cloud AI ပလက်ဖောင်းတွင်စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများပါ ၀ င်သောလေ့ကျင့်မှုပုံစံများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင့်ကိုယ်ပိုင် ကွန်တိန်နာပုံတည်ဆောက်ရာတွင် မည်သည့်နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သနည်း။
Google Cloud AI Platform တွင် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် သင့်ကိုယ်ပိုင်ကွန်တိန်နာပုံတည်ဆောက်သည့်အခါ၊ သင်ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သည့် နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ချက်များစွာရှိပါသည်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သော ခိုင်မာပြီး ထိရောက်သော ကွန်တိန်နာပုံတစ်ပုံကို ဖန်တီးရန်အတွက် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ 1. Machine Learning Framework- ပထမအဆင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, Cloud AI ပလက်ဖောင်းတွင်စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများပါ ၀ င်သောလေ့ကျင့်မှုပုံစံများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာကြည့်တိုက်ဗားရှင်းများတွင် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။
စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများသည် Google Cloud AI Platform ဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ၏ ဆက်စပ်မှုတွင် စာကြည့်တိုက်ဗားရှင်းများနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ပေးပါသည်။ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများသည် အသုံးပြုသူများအား အသုံးပြုသည့် သီးခြားစာကြည့်တိုက်ဗားရှင်းများအပါအဝင် ဆော့ဖ်ဝဲပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် အပြည့်အဝထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် AI မူဘောင်များနှင့် စာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ အထူးအကျိုးရှိနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, Cloud AI ပလက်ဖောင်းတွင်စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများပါ ၀ င်သောလေ့ကျင့်မှုပုံစံများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် သင့်လုပ်ငန်းအသွားအလာကို စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများ မည်သို့ပြုလုပ်နိုင်မည်နည်း။
စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများသည် အထူးသဖြင့် Google Cloud AI Platform ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ၏ အခြေအနေတွင် စက်သင်ယူမှုတွင် အနာဂတ်သက်သေပြသည့် အလုပ်အသွားအလာများတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်သည်။ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ထိန်းချုပ်မှု၊ နှင့် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်နိုင်မှုတို့ကို ပိုမိုရရှိစေပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းအသွားအလာများသည် နယ်ပယ်တွင် ပြောင်းလဲနေသောလိုအပ်ချက်များနှင့် တိုးတက်မှုများအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိနေဆဲဖြစ်ကြောင်း သေချာစေသည်။ တစ်မျိုး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, Cloud AI ပလက်ဖောင်းတွင်စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများပါ ၀ င်သောလေ့ကျင့်မှုပုံစံများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် Google Cloud AI Platform တွင် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud AI Platform တွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများသည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ပေးပါသည်။ ဤအကျိုးခံစားခွင့်များတွင် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် တိုးလာခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မျိုးပွားနိုင်မှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အရွယ်အစားရှိမှု၊ ရိုးရှင်းသော အသုံးချမှုနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ထိန်းချုပ်နိုင်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းတို့ကမ်းလှမ်းသည့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှု တိုးလာခြင်းဖြစ်သည်။ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် လွတ်လပ်စွာလုပ်ပိုင်ခွင့်ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, Cloud AI ပလက်ဖောင်းတွင်စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများပါ ၀ င်သောလေ့ကျင့်မှုပုံစံများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud AI Platform တွင် အလုပ်အသေးစိတ်နှင့် အရင်းအမြစ်အသုံးချမှုကို ကြည့်ရှုရန်အတွက် မည်သည့်အင်္ဂါရပ်များ ရနိုင်သနည်း။
Google Cloud AI Platform တွင် အလုပ်အသေးစိတ်နှင့် အရင်းအမြစ်အသုံးပြုမှုကို ကြည့်ရှုရန်အတွက် အင်္ဂါရပ်များစွာရှိသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ အလုပ်များ၏ တိုးတက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုဆိုင်ရာ တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးပါသည်။ အလုပ်အကိုင်အသေးစိတ်နှင့် အရင်းအမြစ်အသုံးချမှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းအသွားအလာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်