რა განსხვავებაა AutoML და Vertex AI-ს შორის?
AutoML და Vertex AI არის მანქანური სწავლების ორი სერვისი, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Platform (GCP), რომლებიც მიზნად ისახავს მანქანური სწავლების მოდელების შექმნისა და დანერგვის პროცესის გამარტივებას. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე სერვისი იზიარებს მიზანს, რომ მომხმარებლებს საშუალება მისცენ გამოიყენონ მანქანათმცოდნეობის შესაძლებლობები ფართო გამოცდილების გარეშე, არსებობს რამდენიმე ძირითადი განსხვავება AutoML-სა და Vertex AI-ს შორის.
რა არის კონტეინერირებული აპლიკაცია?
კონტეინერიზებული აპლიკაცია, Cloud Computing-ის კონტექსტში და კონკრეტულად Google Cloud Platform (GCP) და Google Kubernetes Engine (GKE) მიმართებაში, გულისხმობს აპლიკაციისა და მისი დამოკიდებულების შეფუთვის პრაქტიკას დამოუკიდებელ ერთეულში, რომელსაც ეწოდება კონტეინერი. კონტეინერიზაციის ეს მიდგომა აპლიკაციას საშუალებას აძლევს, თანმიმდევრულად და საიმედოდ იმუშაოს სხვადასხვა გამოთვლებში
რა განსხვავებაა Dataflow-სა და BigQuery-ს შორის?
Dataflow და BigQuery ორივე ძლიერი ინსტრუმენტია, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Platform (GCP) მონაცემთა ანალიზისთვის, მაგრამ ისინი ემსახურებიან სხვადასხვა მიზნებს და აქვთ განსხვავებული მახასიათებლები. ამ სერვისებს შორის განსხვავებების გაგება გადამწყვეტია იმისთვის, რომ ორგანიზაციებმა აირჩიონ სწორი ინსტრუმენტი მათი ანალიტიკური საჭიროებისთვის. Dataflow არის GCP-ის მიერ მართული სერვისი პარალელურად შესასრულებლად
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, GCP ძირითადი ცნებები, Მონაცემთა ნაკადი
როგორ დავაკონფიგურიროთ ღრუბლის გარსი?
Cloud Shell-ის Google Cloud Platform-ში (GCP) კონფიგურაციისთვის, თქვენ უნდა შეასრულოთ რამდენიმე ნაბიჯი. Cloud Shell არის ვებზე დაფუძნებული, ინტერაქტიული გარსის გარემო, რომელიც უზრუნველყოფს წვდომას ვირტუალურ მანქანაზე (VM) წინასწარ დაინსტალირებული ხელსაწყოებითა და ბიბლიოთეკებით. ის საშუალებას გაძლევთ მართოთ თქვენი GCP რესურსები და შეასრულოთ სხვადასხვა ამოცანები საჭიროების გარეშე
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, GCP– ით დაწყება, ღრუბელი ჭურვი
როგორ განვასხვავოთ Google Cloud Console და Google Cloud Platform?
Google Cloud Console და Google Cloud Platform არის ორი განსხვავებული კომპონენტი Google Cloud სერვისების უფრო ფართო ეკოსისტემაში. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი მჭიდრო კავშირშია, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს მათ შორის განსხვავებები Google Cloud გარემოში ეფექტურად ნავიგაციისა და გამოყენებისთვის. Google Cloud Console, ასევე ცნობილი როგორც GCP Console, არის
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, შესავალი, GCP კონსოლის ტური
რა არის Google Cloud Platform (GCP)?
GCP, ან Google Cloud Platform, არის Google-ის მიერ მოწოდებული ღრუბლოვანი გამოთვლითი სერვისების ნაკრები. ის გთავაზობთ ინსტრუმენტებისა და სერვისების ფართო სპექტრს, რომლებიც დეველოპერებსა და ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს შექმნან, განათავსონ და გააფართოვონ აპლიკაციები და სერვისები Google-ის ინფრასტრუქტურაში. GCP უზრუნველყოფს მყარ და უსაფრთხო გარემოს სხვადასხვა დატვირთვის გასატარებლად, მათ შორის ხელოვნური ინტელექტისა და
გთავაზობთ თუ არა Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და ამუშავებს რესურსების გამორთვას მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) არის Google Cloud Platform (GCP) მიერ მოწოდებული ძლიერი ინსტრუმენტი მანქანური სწავლების მოდელების განაწილებული და პარალელურად სწავლებისთვის. თუმცა, ის არ გვთავაზობს რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და არც რესურსის გამორთვას ახორციელებს მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ. ამ პასუხში ჩვენ გავაკეთებთ
საჭიროა თუ არა Google Storage-ში (GCS) მონაცემთა ნაკრების ატვირთვა, რათა მასზე მოამზადოთ მანქანური სწავლის მოდელი Google Cloud-ში?
ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში, ღრუბელში მოდელების ტრენინგის პროცესი მოიცავს სხვადასხვა ნაბიჯებსა და მოსაზრებებს. ერთ-ერთი ასეთი მოსაზრებაა ტრენინგისთვის გამოყენებული მონაცემთა ნაკრების შენახვა. მიუხედავად იმისა, რომ აბსოლუტური მოთხოვნა არ არის მონაცემთა ნაკრების Google Storage (GCS) ატვირთვა მანქანური სწავლების მოდელის მომზადებამდე
შეიძლება თუ არა მცირე და საშუალო მონაცემთა ნაკრების ატვირთვა ქსელის მეშვეობით gsutil ბრძანების ხაზის ხელსაწყოთი?
gsutil ბრძანების ხაზის ინსტრუმენტი, რომელიც მოწოდებულია Google Cloud Platform-ის მიერ, გვთავაზობს მოსახერხებელ და ეფექტურ გზას მცირე და საშუალო მონაცემთა ნაკრების ატვირთვის ქსელში. gsutil-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ ურთიერთქმედება Google Cloud Storage-თან, მასშტაბირებადი და გამძლე ობიექტების შენახვის სერვისთან, რათა შეინახონ და მიიღონ მონაცემები. მონაცემთა ნაკრების ასატვირთად gsutil-ის გამოყენებით, თქვენ უნდა გქონდეთ
რა არის Cloud AutoML?
Cloud AutoML არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Platform (GCP), რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან მანქანური სწავლების მორგებული მოდელები მანქანური სწავლების ან კოდირების ექსპერტიზის ფართო ცოდნის გარეშე. ეს ამარტივებს მანქანური სწავლების მოდელების შექმნის, ტრენინგის და დანერგვის პროცესს სხვადასხვა ამოცანების ავტომატიზაციის გზით. თავის არსში, AutoML შექმნილია მანქანის დემოკრატიზაციისთვის