Google Vision API төслийн тохиргоонд зориулж виртуал орчинг бий болгох зорилго нь юу вэ?
Виртуал орчин нь Google Vision API төслийн тохиргооны чухал бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Үүний зорилго нь хөгжүүлэгчдэд хамааралтай байдлыг удирдах, янз бүрийн систем, платформ дээр төслийг тууштай хэрэгжүүлэх боломжийг олгодог тусгаарлагдсан, бие даасан орчинг бий болгох явдал юм. Бүх шаардлагатай номын сан, багц, хамаарлыг багтааснаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Эхлэх, Тохиргоо ба тохиргоо, Шалгалтын тойм
TensorFlow сесс дээр үйл ажиллагаа явуулахын өмнө хувьсагчдыг эхлүүлэх нь ямар ач холбогдолтой вэ?
TensorFlow сесс дээр үйл ажиллагаа явуулахын өмнө хувьсагчдыг эхлүүлэх нь гүнзгий суралцах талбарт хамгийн чухал ач холбогдолтой юм. TensorFlow бол машин сургалтын загвар бүтээх, сургахад өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн номын сан юм. Энэ нь хувьсагчдыг тодорхойлж, үйлдлүүдийг гүйцэтгэдэг тооцооллын графикийн хүрээг өгдөг. Хувьсагчдыг эхлүүлэх нь баталгаажуулах чухал алхам юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
TFX-д өгөгдлийн олдворуудын удам угсаа, гарал үүсэлтэй байх нь ямар ач холбогдолтой вэ?
TFX-д өгөгдлийн олдворуудын удам угсаа, гарал үүсэлтэй байхын ач холбогдол нь хиймэл оюун ухаан (AI) болон өгөгдлийн менежментийн салбарт чухал ач холбогдолтой асуудал юм. TFX-ийн хүрээнд удам угсаа гэдэг нь машин сургалтын (ML) дамжуулах шугамын туршид өгөгдлийн олдворуудын гарал үүсэл, хувирал, хамаарлыг судлах, ойлгох чадварыг хэлнэ.
Хүчирхэг, үр ашигтай TFX дамжуулах хоолойд санал болгож буй архитектур юу вэ?
Хүчирхэг, үр ашигтай TFX дамжуулах хоолойнуудыг санал болгож буй архитектур нь төгсгөл хүртэлх машин сургалтын ажлын урсгалыг үр дүнтэй удирдах, автоматжуулахын тулд TensorFlow Extended (TFX) -ийн чадавхийг хөшүүрэг болгон сайтар бодож боловсруулсан дизайныг агуулдаг. TFX нь өргөтгөх боломжтой, үйлдвэрлэхэд бэлэн ML дамжуулах шугамыг бий болгох бат бөх тогтолцоог бүрдүүлж, өгөгдөл судлаачид болон инженерүүдэд загвар боловсруулж, ашиглахад анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
AI платформ дамжуулах хоолойн зорилго юу вэ, энэ нь MLOps-ийн хэрэгцээг хэрхэн шийдвэрлэх вэ?
AI Platform Pipelines нь Google Cloud-аас олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машин сургалтын үйл ажиллагааны (MLOps) салбарт чухал зорилготой юм. Үүний гол зорилго нь машин сургалтын ажлын урсгалын үр ашигтай, өргөтгөх боломжтой менежментийн хэрэгцээг хангах, дахин үйлдвэрлэх, өргөтгөх, автоматжуулалтыг хангах явдал юм. Нэгдсэн, оновчтой платформ, AI платформыг санал болгосноор
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ дамжуулах хоолойг тохируулах, Шалгалтын тойм
Номын сангийн хувилбаруудын хувьд захиалгат контейнер ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Захиалгат савнууд нь Google Cloud AI платформтой загваруудыг сургах хүрээнд номын сангийн хувилбаруудын хувьд хэд хэдэн давуу талыг өгдөг. Захиалгат контейнерууд нь хэрэглэгчдэд програм хангамжийн орчин, тэр дундаа ашигласан номын сангийн тодорхой хувилбаруудыг бүрэн хянах боломжийг олгодог. Энэ нь AI хүрээ болон номын сангуудтай ажиллахад ялангуяа ашигтай байж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, Cloud AI платформ дээрх захиалгат савтай сургалтын загварууд, Шалгалтын тойм
Машины сургалтыг ажиллуулахын тулд Google Cloud AI платформ дээр захиалгат контейнер ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Google Cloud AI платформ дээр машин сургалтын загваруудыг ажиллуулахад захиалгат контейнерууд хэд хэдэн давуу талыг өгдөг. Эдгээр давуу талууд нь уян хатан байдлыг нэмэгдүүлэх, давтагдах чадварыг сайжруулах, өргөтгөх чадварыг сайжруулах, хялбаршуулсан байршуулалт, хүрээлэн буй орчны хяналтыг сайжруулах зэрэг орно. Захиалгат савыг ашиглах гол давуу талуудын нэг нь тэдний санал болгож буй уян хатан байдал юм. Захиалгат савны тусламжтайгаар хэрэглэгчид эрх чөлөөтэй болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, Cloud AI платформ дээрх захиалгат савтай сургалтын загварууд, Шалгалтын тойм
Kubeflow-ийн зорилго юу вэ?
Kubeflow нь Kubernetes дээр машин сургалтын ажлын урсгалыг байршуулах, удирдах ажлыг хялбарчлах зорилготой нээлттэй эхийн платформ юм. Kubeflow-ийн зорилго нь машин сургалтын ажлын ачааллыг түгээсэн болон контейнержүүлсэн орчинд ажиллуулах нэгдсэн бөгөөд өргөтгөх боломжтой шийдлийг хангах явдал юм. Kubeflow-ийн гол зорилтуудын нэг нь өгөгдөл судлаачдыг идэвхжүүлэх явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Kubeflow - Kubernetes дээрх машин сургалт, Шалгалтын тойм
Машин сурахад VM ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Виртуал машинууд (VMs) нь машин сурах даалгаврын хувьд хэд хэдэн давуу талыг санал болгодог. Хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning болон машин сургалтын дэвшлийн хүрээнд VM ашиглах нь сургалтын үйл явцын үр ашиг, үр нөлөөг ихээхэн нэмэгдүүлэх болно. Энэ хариултанд бид янз бүрийн зүйлийг судлах болно