Bigquery க்கும் Cloud SQL க்கும் என்ன வித்தியாசம்
BigQuery மற்றும் Cloud SQL ஆகியவை தரவு சேமிப்பு மற்றும் நிர்வாகத்திற்காக Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் இரண்டு தனித்துவமான சேவைகள். இரண்டு சேவைகளும் தரவைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், அவை வெவ்வேறு நோக்கங்கள், செயல்பாடுகள் மற்றும் பயன்பாட்டு வழக்குகளைக் கொண்டுள்ளன. குறிப்பிட்ட தேவைகளின் அடிப்படையில் பொருத்தமான சேவையைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு BigQuery மற்றும் Cloud SQL ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியமானது. BigQuery
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், ஜி.சி.பி கண்ணோட்டம், ஜி.சி.பி தரவு மற்றும் சேமிப்பக கண்ணோட்டம்
பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சி செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். திறமையான பயிற்சி செயல்முறைகளை செயல்படுத்தி சேமிப்பிலிருந்து கணினியை துண்டிக்க அனுமதிக்கும் சிறப்பு தீர்வுகளை Google வழங்குகிறது. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள் போன்ற இந்தத் தீர்வுகள், முன்னேறுவதற்கான விரிவான கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
கூகுள் கிளவுட்டில் மெஷின் லேர்னிங் மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு, முதலில் கூகுள் ஸ்டோரேஜில் (ஜிசிஎஸ்) ஒரு தரவுத்தொகுப்பைப் பதிவேற்றுவது அவசியமா?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், மேகக்கட்டத்தில் மாதிரிகள் பயிற்சியளிக்கும் செயல்முறை பல்வேறு படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. பயிற்சிக்காகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் சேமிப்பு அத்தகைய கருத்தில் ஒன்றாகும். இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன், தரவுத்தொகுப்பை Google சேமிப்பகத்தில் (GCS) பதிவேற்றுவது முழுமையான தேவையல்ல.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், Google Cloud Datalab - மேகக்கணியில் உள்ள குறிப்பேடு
சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கும் போது, தரவுகளிலிருந்து விலக்கக்கூடிய சில முக்கிய-மதிப்பு ஜோடிகள் யாவை?
சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தில் தரவைச் சேமிக்கும் போது, சாட்போட்டின் செயல்பாட்டிற்கான அவற்றின் தொடர்பு மற்றும் முக்கியத்துவத்தின் அடிப்படையில் பல முக்கிய மதிப்பு ஜோடிகள் விலக்கப்படலாம். சேமிப்பகத்தை மேம்படுத்தவும், சாட்போட்டின் செயல்பாடுகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் இந்த விலக்குகள் செய்யப்பட்டுள்ளன. இந்த பதிலில், சில முக்கிய மதிப்புகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், தரவு கட்டமைப்பு, தேர்வு ஆய்வு
மரபணு தகவல்களை ஒழுங்கமைக்க Google Cloud Platform (GCP) எவ்வாறு உதவுகிறது?
கூகிள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (ஜிசிபி) பல சக்திவாய்ந்த கருவிகள் மற்றும் சேவைகளை வழங்குகிறது, அவை மரபணு தகவல்களை ஒழுங்கமைப்பதில் பெரிதும் உதவுகின்றன. பெரிய அளவிலான மரபணு தகவல்களைக் கொண்ட மரபணு தரவு, சேமிப்பு, பகுப்பாய்வு மற்றும் பகிர்வு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் தனித்துவமான சவால்களை முன்வைக்கிறது. இந்த சவால்களை எதிர்கொள்ள, சிறப்பு சேவைகளுடன், வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய உள்கட்டமைப்பை GCP வழங்குகிறது.
BigQuery சாண்ட்பாக்ஸைப் பயன்படுத்துவதற்கான வரம்புகள் என்ன?
BigQuery சாண்ட்பாக்ஸ் என்பது Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் இலவச அடுக்கு சலுகையாகும், இது பயனர்கள் BigQuery சேவையை எந்தச் செலவும் இல்லாமல் ஆராய்ந்து பரிசோதனை செய்ய அனுமதிக்கிறது. BigQuery உடன் தொடங்குவதற்கு சாண்ட்பாக்ஸ் ஒரு வசதியான வழியை வழங்கினாலும், பயனர்கள் அறிந்திருக்க வேண்டிய சில வரம்புகள் இதில் உள்ளன. 1. தரவு சேமிப்பு
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், ஜி.சி.பி உடன் தொடங்குதல், BigQuery சாண்ட்பாக்ஸை அமைத்தல், தேர்வு ஆய்வு
Kaggle Kernels பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை எவ்வாறு கையாளுகிறது மற்றும் பிணைய பரிமாற்றங்களின் தேவையை நீக்குகிறது?
தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திரக் கற்றலுக்கான பிரபலமான தளமான Kaggle Kernels, பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளவும், நெட்வொர்க் இடமாற்றங்களின் தேவையைக் குறைக்கவும் பல்வேறு அம்சங்களை வழங்குகிறது. திறமையான தரவு சேமிப்பு, உகந்த கணக்கீடு மற்றும் ஸ்மார்ட் கேச்சிங் நுட்பங்கள் ஆகியவற்றின் மூலம் இது அடையப்படுகிறது. இந்த பதிலில், Kaggle Kernels பயன்படுத்தும் குறிப்பிட்ட வழிமுறைகளை ஆராய்வோம்