Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்துதல் மற்றும் உள்ளமைவு மற்றும் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் வளத்தை நிறுத்துவதைக் கையாள்கிறதா?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) என்பது, விநியோகிக்கப்பட்ட மற்றும் இணையான முறையில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இருப்பினும், இது தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்தல் மற்றும் உள்ளமைவை வழங்காது, அல்லது மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் அது வளத்தை நிறுத்தாது. இந்த பதிலில், நாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியின் தீமைகள் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி சமீபத்திய ஆண்டுகளில் குறிப்பிடத்தக்க கவனத்தைப் பெற்றுள்ளது, ஏனெனில் பல கணினி வளங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம் பயிற்சி செயல்முறையை விரைவுபடுத்துகிறது. இருப்பினும், விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியுடன் தொடர்புடைய பல குறைபாடுகளும் உள்ளன என்பதை ஒப்புக்கொள்வது முக்கியம். இந்த குறைபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம், இது ஒரு விரிவானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி விநியோகிக்கப்பட்டது
டென்சர்ஃப்ளோவை நேரடியாகப் பயன்படுத்துவதை விட முதலில் கெராஸ் மாடலைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் போது, Keras மற்றும் TensorFlow இரண்டும் பிரபலமான கட்டமைப்புகள் ஆகும், அவை பலவிதமான செயல்பாடுகள் மற்றும் திறன்களை வழங்குகின்றன. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான நூலகமாக இருந்தாலும், கெராஸ் உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. சில சந்தர்ப்பங்களில், அது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், மதிப்பீட்டாளர்களுடன் கெராஸை அளவிடுகிறது
லோக்கல் கம்ப்யூட்டரின் வரம்புகளை மீறிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க நெகிழ்வுத்தன்மை கிளவுட் கம்ப்யூட்டேஷன் ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்கின் சக்தியைப் பயன்படுத்த உங்களுக்கு உதவும் கருவிகள் மற்றும் சேவைகளின் வரம்பை Google Cloud Platform வழங்குகிறது. அத்தகைய ஒரு கருவி Google Cloud Machine Learning Engine ஆகும், இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சூழலை வழங்குகிறது. இந்த சேவையின் மூலம், உங்கள் பயிற்சி வேலைகளை எளிதாக அளவிட முடியும்
TensorFlow 2.0 இல் விநியோக உத்தி API என்றால் என்ன மற்றும் அது விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை எவ்வாறு எளிதாக்குகிறது?
TensorFlow 2.0 இல் உள்ள விநியோக உத்தி API என்பது பல சாதனங்கள் மற்றும் இயந்திரங்களில் கணக்கீடுகளை விநியோகிப்பதற்கும் அளவிடுவதற்கும் உயர்நிலை இடைமுகத்தை வழங்குவதன் மூலம் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை எளிதாக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். டெவலப்பர்கள் தங்கள் மாடல்களை வேகமாகவும் திறமையாகவும் பயிற்றுவிப்பதற்கு பல GPUகள் அல்லது பல இயந்திரங்களின் கணக்கீட்டு சக்தியை எளிதாகப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. விநியோகிக்கப்பட்டது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0, டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சேவை செய்வதற்கும் கிளவுட் எம்எல் எஞ்சினைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் என்ன?
கிளவுட் எம்எல் எஞ்சின் என்பது கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (ஜிசிபி) வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது மெஷின் லேர்னிங் (எம்எல்) மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சேவை செய்வதற்கும் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. கிளவுட் எம்எல் எஞ்சினின் திறன்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் அளவிடக்கூடிய மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சூழலைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம், இது எம்எல்லை உருவாக்குதல், பயிற்சி செய்தல் மற்றும் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றை எளிதாக்குகிறது.
விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சிக்காக கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் என்ஜினைப் பயன்படுத்துவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் என்ஜின் (சிஎம்எல்இ) என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியைச் செய்ய பயனர்களை கிளவுட்டின் அளவிடுதல் மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மையைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி என்பது இயந்திரக் கற்றலில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், ஏனெனில் இது பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பெரிய அளவிலான மாதிரிகளின் பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது, இதன் விளைவாக மேம்பட்ட துல்லியம் மற்றும் விரைவானது
கிளவுட் கன்சோலில் பயிற்சி வேலையின் முன்னேற்றத்தை எவ்வாறு கண்காணிக்க முடியும்?
Google Cloud Machine Learning இல் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சிக்கான Cloud Console இல் பயிற்சி வேலையின் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்க, பல விருப்பங்கள் உள்ளன. இந்த விருப்பத்தேர்வுகள் பயிற்சி செயல்முறையின் நிகழ்நேர நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன, பயனர்கள் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்கவும், ஏதேனும் சிக்கல்களைக் கண்டறியவும், பயிற்சி வேலையின் நிலையின் அடிப்படையில் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது. இதில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி விநியோகிக்கப்பட்டது, தேர்வு ஆய்வு
கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினில் உள்ள உள்ளமைவு கோப்பின் நோக்கம் என்ன?
கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினில் உள்ள உள்ளமைவுக் கோப்பு, கிளவுட்டில் விநியோகிக்கப்படும் பயிற்சியின் பின்னணியில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. இந்த கோப்பு, பெரும்பாலும் வேலை உள்ளமைவு கோப்பு என்று குறிப்பிடப்படுகிறது, பயனர்கள் தங்கள் இயந்திர கற்றல் பயிற்சி வேலையின் நடத்தையை நிர்வகிக்கும் பல்வேறு அளவுருக்கள் மற்றும் அமைப்புகளைக் குறிப்பிட அனுமதிக்கிறது. இந்த உள்ளமைவு கோப்பை மேம்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள்
விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியில் தரவு இணைநிலை எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
டேட்டா பேரலலிசம் என்பது இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியில் பயிற்சி திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் ஒருங்கிணைப்பை துரிதப்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். இந்த அணுகுமுறையில், பயிற்சி தரவு பல பகிர்வுகளாக பிரிக்கப்பட்டுள்ளது, மேலும் ஒவ்வொரு பகிர்வும் தனித்தனி கம்ப்யூட் ரிசோர்ஸ் அல்லது தொழிலாளி முனை மூலம் செயலாக்கப்படுகிறது. இந்த தொழிலாளர் முனைகள் இணையாக இயங்குகின்றன, சுயாதீனமாக சாய்வுகளை கணக்கிடுகின்றன மற்றும் புதுப்பிக்கின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி விநியோகிக்கப்பட்டது, தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2