Cûdahiya di navbera Cloud AutoML û Cloud AI Platform de çi ye?
Cloud AutoML û Cloud AI Platform du karûbarên cihêreng in ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve têne pêşkêş kirin ku ji aliyên cihêreng ên fêrbûna makîneyê (ML) û îstîxbarata sûnî (AI) ve têne pêşkêş kirin. Her du karûbar armanc dikin ku pêşkeftin, bicihkirin û rêveberiya modelên ML hêsan bikin û zêde bikin, lê ew bingehên bikarhêner ên cihêreng dikin armanc û dozên bikar tînin. Fêmkirina cûdahiyên di navbera van her du karûbaran de hewceyê lêkolînek hûrgulî ya taybetmendî, fonksiyon û temaşevanên mebesta wan dike.
Cloud AutoML ji bo demokratîzekirina fêrbûna makîneyê hatî sêwirandin û bi gihandina wê ji bikarhênerên xwedan pisporiya tixûbdar di qadê de. Ew komek hilberên fêrbûna makîneyê pêşkêşî dike ku rê dide pêşdebirên xwedan zanîna hindiktirîn a ML-ê ku modelên kalîteya bilind ên ku li gorî hewcedariyên karsaziyê yên taybetî hatine veguheztin perwerde bikin. Cloud AutoML navbeynek bikarhêner-heval peyda dike û gelek pêvajoyên tevlihev ên ku di perwerdehiya modelê de têkildar in, wekî pêşdibistanên daneyê, endezyariya taybetmendiyê, û birêkûpêkkirina hîperparameterê otomatîk dike. Ev otomasyon destûrê dide bikarhêneran ku li şûna tevliheviyên fêrbûna makîneyê balê bikişînin ser pirsgirêka karsaziyê ya di dest de.
Taybetmendiyên sereke yên Cloud AutoML ev in:
1. Têkiliya bikarhêner-heval: Cloud AutoML navgînek bikarhênerek grafîkî (GUI) peyda dike ku pêvajoya çêkirin û birêvebirina modelên ML-ê hêsan dike. Bikarhêner dikarin danûstendinên xwe bar bikin, celeb modela ku ew dixwazin perwerde bikin hilbijêrin (mînak, dabeşkirina wêneyê, pêvajokirina zimanê xwezayî), û tenê bi çend klîk pêvajoya perwerdehiyê bidin destpêkirin.
2. Perwerdehiya Modela Xweser: Cloud AutoML tevahiya lûleya perwerdehiya modelê, di nav de pêşdibistanên daneyê, derxistina taybetmendiyê, bijartina modelê, û birêkûpêkkirina hîperparameterê, otomatîk dike. Ev otomasyon piştrast dike ku bikarhêner dikarin modelên kalîteya bilind bistînin bêyî ku hewce bike ku algorîtmayên bingehîn ên ML-ê fam bikin.
3. Modelên Pêşdibistanê: Cloud AutoML modelên pêş-perwerdekirî yên Google bikar tîne û teknîkên fêrbûnê vediguhezîne da ku pêvajoya perwerdehiyê bilez bike. Bi destpêkirina modelek ku berê li ser danehevek mezin hatî perwerde kirin, bikarhêner dikarin bi kêm daneyan û çavkaniyên hejmartinê re performansa çêtir bi dest bixin.
4. Training Model Custom: Tevî otomasyona xwe, Cloud AutoML destûrê dide bikarhêneran ku hin aliyên pêvajoya perwerdehiyê xweş bikin. Mînakî, bikarhêner dikarin hejmara dubareyên perwerdehiyê, celebê mîmariya tora neuralî, û pîvanên nirxandinê diyar bikin.
5. Yekbûn bi Karûbarên GCP yên din re: Cloud AutoML bi karûbarên din ên GCP-ê re, wek Google Cloud Storage ji bo hilanîna daneyê, BigQuery ji bo analîzkirina daneyê, û Platforma AI-ê ji bo bicîhkirina modelê, bi yekcarî yek dike. Vê entegrasyonê bikarhêneran dihêle ku di nav ekosîstema GCP-ê de karûbarên ML-ya dawî-bi-dawî ava bikin.
Mînakên sepanên Cloud AutoML ev in:
- Dabeşkirina Wêne: Karsaz dikarin Cloud AutoML Vision bikar bînin da ku modelên dabeşkirina wêneya xwerû ji bo karên wekî kategorîzekirina hilberê, vekolîna kalîteyê, û nermkirina naverokê biafirînin.
- Prosesa Zimanê Zimanzayî: Cloud AutoML Zimanê Xwezayî ji bikarhêneran re dihêle ku modelên NLP-ya xwerû ji bo analîza hest, naskirina sazûman û dabeşkirina nivîsê ava bikin.
- Werger: Wergera Cloud AutoML destûrê dide rêxistinan ku modelên wergera xwerû yên ku li gorî doman an pîşesaziyên taybetî hatine çêkirin biafirînin, ji bo naveroka pispor rastbûna wergerê çêtir dike.
Ji aliyek din ve, Platforma Cloud AI komek amûr û karûbarek berfireh e ku ji zanyarên daneyê, endezyarên ML û lêkolîneran re bi tecrube ye. Ew ji bo pêşdebirin, perwerdekirin û bicîhkirina modelên ML bi karanîna koda xwerû û teknîkên pêşkeftî hawîrdorek maqûl û berbelav peyda dike. Platforma Cloud AI-ê cûrbecûr çarçoveyên ML-ê piştgirî dike, di nav de TensorFlow, PyTorch, û scikit-learn, û vebijarkên xwerûkirinê yên berfereh pêşkêşî bikarhênerên ku hewceyê kontrolek hûrgulî li ser modelên xwe ne.
Taybetmendiyên sereke yên Platforma Cloud AI ev in:
1. Pêşveçûna Modela Xweser: Platforma Cloud AI destûrê dide bikarhêneran ku ji bo pêşkeftina modelê koda xwerû bi karanîna çarçoweyên xweyên ML yên bijare binivîsin. Ev nermbûn rê dide bijîjkên xwedî ezmûn ku algorîtmayên tevlihev bicîh bînin û modelên xwe li gorî hewcedariyên taybetî bicîh bikin.
2. Notebookên Jupyter Birêvebirin: Platform Notebookên Jupyter-ê yên rêvebirinî peyda dike, ku hawîrdorên hesabkirina înteraktîf in ku ceribandin û prototîpkirinê hêsantir dikin. Bikarhêner dikarin kodê bimeşînin, daneyan xuyang bikin, û xebata xwe di nav yek navberê de belge bikin.
3. Training Belavkirin: Platforma Cloud AI piştgirî dide perwerdehiya belavkirî, ku dihêle bikarhêner perwerdehiya modela xwe li ser gelek GPU an TPU-yê mezin bikin. Ev jêhatîbûn ji bo perwerdekirina modelên mezin li ser danûstendinên girseyî, kêmkirina dema perwerdehiyê û başkirina performansê pêdivî ye.
4. Tuning Hyperparameter: Platform di nav xwe de amûrên ji bo birêkûpêkkirina hîperparameterê vedihewîne, ku bikarhêneran dihêle ku modelên xwe bi rêkûpêk li hîperparametreyên çêtirîn bigerin. Ev pêvajo dikare bi karanîna teknîkên wekî lêgerîna torê, lêgerîna rasthatî, û xweşbîniya Bayesian were otomatîk kirin.
5. Sazkirina Model û Servîskirinê: Platforma Cloud AI binesaziyek zexm peyda dike ji bo bicihkirin û xizmetkirina modelên ML di hilberînê de. Bikarhêner dikarin modelên xwe wekî API-yên RESTful bicîh bikin, û pê ewle bibin ku ew dikarin bi hêsanî di serîlêdanan de werin yek kirin û ji hêla bikarhênerên dawîn ve werin gihîştin.
6. Versiyon û Şopandina: Platform piştgirî dide guhertoya modelê, rê dide bikarhêneran ku gelek guhertoyên modelên xwe îdare bikin û guhertinên bi demê re bişopînin. Digel vê yekê, ew amûrên çavdêriyê pêşkêşî dike da ku performansa modelê bişopîne û pirsgirêkên wekî dravê û hilweşandinê tespît bike.
Nimûneyên serîlêdanên Platforma Cloud AI-ê ev in:
- Parastina Pêşbînî: Pargîdaniyên hilberîner dikarin Platforma Cloud AI-ê bikar bînin da ku modelên lênihêrîna pêşbîniyên xwerû yên ku daneyên senzorê analîz dikin û têkçûna amûran pêşbîn dikin, dem û lêçûnên lênihêrînê kêm bikin, bikar bînin.
- Detection Fraud: Saziyên darayî dikarin bi karanîna Platforma Cloud AI-ê modelên sofîstîke yên tespîtkirina xapandinê ava bikin, teknîkên pêşkeftî yên ML-ê bikar bînin da ku danûstendinên xapînok nas bikin û xetereyan kêm bikin.
- Pêşniyarên Kesane: Platformên e-bazirganî dikarin bi Platforma Cloud AI-ê re pergalên pêşniyarên kesane biafirînin, ezmûna xerîdar bi pêşniyarkirina hilberan li ser bingeha tevger û vebijarkên bikarhêner zêde bikin.
Di eslê xwe de, cûdahiya bingehîn di navbera Cloud AutoML û Platforma Cloud AI de di temaşevanên wan ên armanc û asta pisporiya pêwîst de ye. Cloud AutoML ji bo bikarhênerên xwedan zanîna ML-ya tixûbdar hatî çêkirin, ji bo perwerdekirina modelên xwerû hawîrdorek otomatîk û bikarhêner-heval peyda dike. Berevajî vê, Platforma Cloud AI ji bijîjkên bi ezmûn re peyda dike, ji bo pêşkeftin, perwerdekirin û bicihkirina modelên ML-ya xwerû bi teknîkên pêşkeftî re jîngehek maqûl û berbelav pêşkêşî dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- GCP heta çi radeyê ji bo pêşkeftin, bicihkirin û mêvandariyê ji bo rûpelên malperê an serlêdanan bikêr e?
- Meriv çawa rêza navnîşana IP-yê ji bo subnetekê hesab dike?
- Cûdahiya di navbera Big Table û BigQuery de çi ye?
- Meriv çawa hevsengiya barkirinê di GCP-ê de ji bo karanîna gelek serverên web-ê yên paşîn bi WordPress-ê re mîheng dike, û piştrast dike ku databas di nav gelek paşnavên paşîn (serverên malperê) WordPress-ê de domdar e?
- Dema ku tenê serverek webê ya paşîn a yekane bikar tîne pêkanîna hevsengiya barkirinê maqûl e?
- Ger Cloud Shell bi SDK-ya Cloud-ê re şêlekek pêş-sazkirî peyda dike û hewcedariya wê bi çavkaniyên herêmî tune, çi feydeya karanîna sazkirinek herêmî ya Cloud SDK-ê li şûna karanîna Cloud Shell bi navgîniya Cloud Console çi ye?
- Ma serîlêdanek mobîl a Android-ê heye ku dikare ji bo rêveberiya Platforma Google Cloud were bikar anîn?
- Awayên birêvebirina Platforma Cloud Google çi ne?
- Computing cloud çi ye?
- Cûdahiya di navbera Bigquery û Cloud SQL de çi ye
Pir pirs û bersivan li EITC/CL/GCP Google Cloud Platformê bibînin