Ma hewce ye ku pêşî li Google Storage (GCS) databasek were barkirin da ku li ser wê modelek fêrbûna makîneyê di Google Cloud de perwerde bike?
Di warê îstîxbarata artificial û fêrbûna makîneyê de, pêvajoya perwerdehiya modelên di ewr de gav û ramanên cihêreng vedihewîne. Yek ji vî rengî hilanîna daneya ku ji bo perwerdehiyê tê bikar anîn e. Digel ku ne hewceyek bêkêmasî ye ku berî perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê danûstendinê li Google Storage (GCS) barkirin.
Meriv çawa agahdariya têkildar di databasê de hilanîn di rêvebirina mîqdarên mezin ên daneyê de dibe alîkar?
Hilgirtina agahdariya têkildar di databasê de ji bo birêvebirina bi bandor a mîqdarên mezin ên daneyê di warê Zehmetkêşiya Hunerî de, bi taybetî di qada Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow re dema afirandina chatbotek girîng e. Database rêgezek birêkûpêk û birêxistinkirî peyda dike da ku daneyan hilîne û bistîne, rêvekirina daneya bi bandor û hêsankirina operasyonên cihêreng li ser
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow, Avahiya daneyê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca paqijkirina daneyan piştî her du lîstikan di lîstika AI Pong de çi ye?
Paqijkirina daneyan piştî her du lîstikan di lîstika AI Pong de di çarçoveya fêrbûna kûr de bi TensorFlow.js re, armancek taybetî xizmet dike. Ev pratîk ji bo zêdekirina pêvajoya perwerdehiyê û misogerkirina performansa çêtirîn a modela AI-ê tête bicîh kirin. Algorîtmayên fêrbûna kûr xwe dispêrin mîqdarên mezin ên daneyê ku fêr bibin û
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Di gerokê de bi TensorFlow.js fêrbûna kûr, AI Pong di TensorFlow.js, Nirxandina îmtîhanê
Armanca çarçoveya TensorFlow Extended (TFX) çi ye?
Armanca çarçoweya TensorFlow Extended (TFX) ew e ku ji bo pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di hilberînê de platformek berfireh û berbelav peyda bike. TFX bi taybetî ji bo çareserkirina kêşeyên ku bijîjkên ML re rû bi rû dimînin dema ku ji lêkolînê berbi bicîhkirinê ve diçin, bi peydakirina komek amûr û pratîkên çêtirîn ji bo çareserkirinê hatî çêkirin.
Cûdahiya di navbera arşîvkirin û berhevkirinê de çi ye?
Arşîvkirin û komkirin du têgehên cihêreng di warê rêveberiya pergala Linux de ne. Digel ku her du jî manîpulasyona pel û daneyan vedigirin, ew ji armancên cûda re xizmet dikin û teknîkên cihêreng bikar tînin. Fêmkirina cûdahiya di navbera arşîvkirin û berhevkirinê de ji bo birêvebirin û ewlekariya daneyan di hawîrdorek Linux de pir girîng e. Arşîvkirin behsa pêvajoyê dike
Çi taybetmendiyên din ên App Engine pêşkêşî dike, ji bilî pîvandin û rêveberiya daneyê?
App Engine, hêmanek hêzdar a Google Cloud Platform (GCP), ji pîvandin û rêveberiya daneyê wêdetir taybetmendiyên berfireh pêşkêşî dike. Van taybetmendiyên pêvek pêşkeftin, bicîhkirin û birêvebirina serîlêdanan zêde dike, û wê dike platformek berfireh ji bo çêkirin û xebitandina sepanên berbelav. Di vê bersivê de, em ê hin taybetmendiyên sereke yên pêşkêşkirî vekolînin
Em çawa dikarin di Google Cloud Storage de guhertoya ji bo kelekek çalak bikin?
Çalakkirina guhertoyek ji bo kepçeyek di Google Cloud Storage de aliyek girîng a rêveberiya daneyê ye, ku bi demê re parastin û şopandina guhertinên ku li tiştên di hundurê kelê de hatine çêkirin misoger dike. Guhertokirin li hember jêbirin an guheztinên bêserûber tevnek ewlehiyê peyda dike û rê dide vegerandina guhertoyên berê yên tiştan. Di vê bersivê de, em ê
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Dest bi GCP kirin, Guhertoya obje bikar tînin, Nirxandina îmtîhanê
Feydeyên jêbirina databasa kevn piştî kopîkirina wê li BigQuery çi ne?
Jêbirina databasa kevn piştî kopîkirina wê di BigQuery de gelek feydeyên ku beşdarî rêveberiya daneya bikêrhatî û xweşbînkirina lêçûnê dibin peyda dike. Bi rakirina databasa kevn, bikarhêner dikarin yekitiya daneyê piştrast bikin, performansa pirsê baştir bikin, û lêçûnên hilanînê kêm bikin. Ya yekem, jêbirina daneya kevn arîkariya yekbûna daneyê dike. Dema ku danehevek li BigQuery kopî dike, ew e
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Dest bi GCP kirin, Di BigQuery de daneyên danûstendinê kopî kirin, Nirxandina îmtîhanê
Feydeyên karanîna VM-an ji bo fêrbûna makîneyê çi ne?
Makîneyên Virtual (VM) dema ku ew tê ser karên fêrbûna makîneyê gelek feydeyan pêşkêş dikin. Di warê îstîxbarata hunerî (AI) de, nemaze di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Google Cloud de û pêşkeftina di fêrbûna makîneyê de, karanîna VM-an dikare bikêrhatî û bandorkeriya pêvajoya fêrbûnê pir zêde bike. Di vê bersivê de, em ê cûrbecûr lêkolîn bikin
Dema ku ji bo fêrbûna makîneyê bi komên daneyên mezin re dixebitin çima danîna daneyan di ewr de nêzîkatiya çêtirîn tê hesibandin?
Dema ku ji bo fêrbûna makîneyê bi komên daneyên mezin re dixebitin, danîna daneyan di ewr de ji ber çend sedeman nêzîkatiya çêtirîn tê hesibandin. Ev nêzîkatî di warê pîvandinê, gihîştinê, lêçûn-bandorbûnê û hevkariyê de gelek feydeyan pêşkêşî dike. Di vê bersivê de, em ê van avantajên bi hûrgulî bikolin, ravekirinek berfireh a ka çima hilanîna ewr e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Daneyên mezin ji bo modelên perwerdehiyê di ewr de, Nirxandina îmtîhanê