Алгоритм нь өөр өөр хэл дээрх эх сурвалжаас авсан өгөгдлийг ашиглах ёстой олон хэлний өгөгдлийн багцыг багтаасан өгөгдлийг ашиглах боломжтой юу?
Машин сургалтын системд олон хэлний өгөгдлийн багцаас өгөгдлийг нэгтгэх, ашиглах нь зөвхөн боломжтой төдийгүй Google Cloud Machine Learning зэрэг платформууд зэрэг орчин үеийн програмуудад улам бүр түгээмэл болж байна. Олон хэлтэй эсвэл олон хэлтэй машин сургалт гэж нэрлэгддэг энэхүү практик нь гарч ирж буй өгөгдлийг боловсруулах, ойлгох, шинжлэхийг хамардаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Apache Spark болон Hadoop-ийн хооронд ямар хамаарал байдаг вэ?
Apache Spark болон Hadoop нь их хэмжээний өгөгдөл боловсруулахад өргөн хэрэглэгддэг хоёр алдартай тархсан тооцооллын хүрээ юм. Эдгээр технологийн хоорондын хамаарлыг ойлгохын тулд тэдгээрийн архитектур, үйл ажиллагааны парадигмууд болон тэдгээрийн харилцан ажиллах чадварыг, ялангуяа Google Cloud Dataproc зэрэг удирддаг үүлэн үйлчилгээний хүрээнд суурь ойлголттой байх шаардлагатай. Түүхэн болон архитектурын агуулга 2000-аад оны дунд үед нэвтрүүлсэн Hadoop нь
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP лабораторууд, Apache Spark ба Hadoop нь Cloud Dataproc-тэй
Cloud Datalab лабораторийг хаанаас эхлүүлэх вэ?
Google Cloud Platform (GCP) лабораторийн хүрээнд, ялангуяа том өгөгдлийн багцыг шинжлэхэд Cloud Datalab-тай ажиллаж эхлэхийн тулд Cloud Datalab гэж юу болох, GCP экосистемд хэрхэн нэгтгэгддэг, мөн Cloud Datalab лабораторийн орчинд хандах, эхлүүлэх ердийн ажлын урсгалыг ойлгох шаардлагатай. Cloud Datalab-ийн тойм ба урьдчилсан шаардлага Cloud
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP лабораторууд, Cloud Datalab програмтай том мэдээллийн багцыг шинжлэх
Лабораторийг хаанаас эхлүүлэх вэ?
Google Cloud Platform (GCP) ашиглан Kubernetes дээр Node.js ашиглан Slack Bot байршуулах лабораторийг эхлүүлэхийн тулд та албан ёсны Google Cloud Skills Boost платформ эсвэл GCP технологийн практик сургалт болон удирдамжтай лабораторид түгээмэл хэрэглэгддэг Qwiklabs орчинд хандах хэрэгтэй. Эдгээр платформууд нь урьдчилан тохируулсан, цаг хугацаа хязгаарлагдмал боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP лабораторууд, Kubernetes дээр Node.js бүхий Slack Bot
NPU нь 45 TPS-тэй бол TPU v2 нь 420 терафлоптой. Эдгээр чипүүд яагаад болон хэрхэн ялгаатай болохыг тайлбарлана уу?
Мэдрэлийн боловсруулалтын нэгжүүд (NPU) болон Тензор боловсруулалтын нэгжүүд (TPU)-ийн харьцуулалт, ялангуяа 45 TPS (секундэд тера ажиллагаа) бүхий NPU болон 420 терафлопс (TFLOPS) бүхий Google TPU v2 дээр анхаарлаа төвлөрүүлснээр эдгээр тусгай техник хангамжийн хурдасгуурын ангиллын хоорондох үндсэн архитектур болон үйл ажиллагааны ялгааг онцолж байна. Эдгээр ялгааг ойлгохын тулд тэдгээрийн талаар нарийвчилсан судалгаа хийх шаардлагатай.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, TPU v2 ба v3 руу шумбах
TPU болон NPU-ийн хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Тензорын боловсруулалтын нэгжүүд (TPU) болон мэдрэлийн боловсруулалтын нэгжүүд (NPU)-ийн ялгаа нь тэдгээрийн түүхэн хөгжил, архитектурын дизайн, зорилтот хэрэглээ, машин сургалтын техник хангамжийн хурдатгалын хүрээнд экосистемийн интеграцид оршино. Хоёр төрлийн процессорууд нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээний тооцооллын шаардлагыг хангах зорилгоор бүтээгдсэн боловч тус бүр нь өвөрмөц орон зайг эзэлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Тензор боловсруулах нэгжүүд - түүх ба техник хангамж
Бодит амьдрал дээр бид машин сургалтын инженерийн хувьд Google Cloud хэрэгслүүдийг сурах уу эсвэл хэрэгжүүлэх үү? Azure Cloud Machine Learning эсвэл AWS Cloud Machine Learning-ийн үүрэг юу вэ? Тэд ижил үү эсвэл бие биенээсээ өөр үү?
Бодит орчинд ажилладаг машин сургалтын инженер нь Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) зэрэг үүлэн тооцооллын платформуудтай байнга тулгардаг. Эдгээр платформ бүр нь машин сургалтын (ML) загваруудыг хөгжүүлэх, байршуулах, засвар үйлчилгээ хийхэд зориулагдсан хэрэгслүүд, номын сан, удирддаг үйлчилгээний багцыг хангадаг. Үүнийг ойлгох нь
Google Cloud Machine Learning болон машин сургалт өөрөө эсвэл үйлдвэрлэгч бус платформ хоёрын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Google Cloud Machine Learning болон Ерөнхий Machine Learning буюу Борлуулагч бус платформуудын хоорондох ялгаа Машин сургалтын платформуудын сэдвийг гурван хэсэгт хувааж болно: (1) шинжлэх ухааны салбар ба өргөн хүрээний технологийн практик болох машин сургалт, (2) борлуулагч төвийг сахисан эсвэл борлуулагч бус платформуудын онцлог, философи, (3) ...-ийн нэвтрүүлсэн тодорхой саналууд болон загварууд.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, TensorFlow дээр мэдэгдэл хэвлэх
CNN болон DNN-ийн хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Convolutional Neural Networks (CNN) болон Deep Neural Networks (DNN)-ийн ялгаа нь орчин үеийн машин сургалтыг ойлгоход, ялангуяа Google Cloud Machine Learning зэрэг платформ дээр бүтэцлэгдсэн болон бүтэцлэгдээгүй өгөгдөлтэй ажиллахад үндэс суурь болдог. Тэдгээрийн тус тусын архитектур, функциональ байдал, хэрэглээг бүрэн дүүрэн үнэлэхийн тулд тэдгээрийн бүтцийн дизайн болон ердийн хэрэглээг судлах шаардлагатай.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Cloud IAM дахь хадгалах савны тодорхой хэрэглэгчдэд унших эрх олгох энгийн бодлогыг хэрхэн үүсгэх вэ?
Үүлэн таних тэмдэг болон хандалтын менежмент (IAM) ашиглан Google Cloud Platform (GCP) дахь хадгалах савны тодорхой хэрэглэгчдэд унших хандалтыг олгох энгийн бодлогыг бий болгохын тулд GCP-ийн нөөцийн шатлал, IAM-ийн үүрэг, үүрэг холболт, хамгийн бага эрхийн зарчмуудын үндсэн ойлголтуудыг ойлгох шаардлагатай. Энэхүү тайлбар нь цогц удирдамжийг өгдөг.