Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng AutoML at Vertex AI?
Ang AutoML at Vertex AI ay dalawang serbisyo sa machine learning na inaalok ng Google Cloud Platform (GCP) na naglalayong gawing simple ang proseso ng pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Bagama't pareho ang layunin ng parehong serbisyo na bigyang-daan ang mga user na magamit ang mga kakayahan sa machine learning nang walang malawak na kadalubhasaan, may ilang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng AutoML at Vertex AI.
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pangkalahatang-ideya ng GCP, Pangkalahatang-ideya ng Pag-aaral ng GCP Machine
Ano ang containerized application?
Ang isang containerized na application, sa konteksto ng Cloud Computing at partikular na nauugnay sa Google Cloud Platform (GCP) at Google Kubernetes Engine (GKE), ay tumutukoy sa kasanayan ng pag-package ng isang application at ang mga dependency nito sa isang self-contained na unit na tinatawag na container. Ang diskarte sa containerization na ito ay nagbibigay-daan sa application na tumakbo nang tuluy-tuloy at mapagkakatiwalaan sa iba't ibang computing
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pangunahing konsepto ng GCP, Google Kubernetes Engine GKE
Ano ang pagkakaiba ng Dataflow at BigQuery?
Ang Dataflow at BigQuery ay parehong makapangyarihang tool na inaalok ng Google Cloud Platform (GCP) para sa pagsusuri ng data, ngunit nagsisilbi ang mga ito ng magkaibang layunin at may mga natatanging feature. Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng mga serbisyong ito ay napakahalaga para sa mga organisasyon na pumili ng tamang tool para sa kanilang mga pangangailangan sa pagsusuri. Ang Dataflow ay isang pinamamahalaang serbisyo na ibinigay ng GCP para sa pagpapatupad ng parallel
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pangunahing konsepto ng GCP, Daloy ng data
Paano i-configure ang isang cloud shell?
Para mag-configure ng Cloud Shell sa Google Cloud Platform (GCP), kailangan mong sundin ang ilang hakbang. Ang Cloud Shell ay isang web-based, interactive na shell environment na nagbibigay ng access sa isang virtual machine (VM) na may mga paunang naka-install na tool at library. Binibigyang-daan ka nitong pamahalaan ang iyong mga mapagkukunan ng GCP at magsagawa ng iba't ibang gawain nang hindi nangangailangan
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pagsisimula sa GCP, Cloud Shell
Paano iiba ang Google Cloud Console at Google Cloud Platform?
Ang Google Cloud Console at ang Google Cloud Platform ay dalawang magkakaibang bahagi sa loob ng mas malawak na ecosystem ng mga serbisyo ng Google Cloud. Bagama't malapit ang kaugnayan ng mga ito, mahalagang maunawaan ang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga ito upang epektibong mag-navigate at magamit ang kapaligiran ng Google Cloud. Ang Google Cloud Console, na kilala rin bilang GCP Console, ay
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pagpapakilala, Paglibot sa GCP console
Ano ang Google Cloud Platform (GCP)?
Ang GCP, o Google Cloud Platform, ay isang hanay ng mga serbisyo sa cloud computing na ibinigay ng Google. Nag-aalok ito ng malawak na hanay ng mga tool at serbisyo na nagbibigay-daan sa mga developer at organisasyon na bumuo, mag-deploy, at mag-scale ng mga application at serbisyo sa imprastraktura ng Google. Nagbibigay ang GCP ng matatag at secure na kapaligiran para sa pagpapatakbo ng iba't ibang workload, kabilang ang artificial intelligence at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, PyTorch sa GCP
Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
Ang Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP) para sa pagsasanay ng mga modelo ng machine learning sa isang distributed at parallel na paraan. Gayunpaman, hindi ito nag-aalok ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan, at hindi rin nito pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo. Sa sagot na ito, gagawin natin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Kailangan bang mag-upload muna sa Google Storage (GCS) ng isang dataset para sanayin dito ang isang machine learning model sa Google Cloud?
Sa larangan ng Artificial Intelligence at machine learning, ang proseso ng mga modelo ng pagsasanay sa cloud ay nagsasangkot ng iba't ibang hakbang at pagsasaalang-alang. Ang isang naturang pagsasaalang-alang ay ang pag-iimbak ng dataset na ginamit para sa pagsasanay. Bagama't hindi ganap na kinakailangan ang pag-upload ng dataset sa Google Storage (GCS) bago magsanay ng modelo ng machine learning
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Google Cloud Datalab - notebook sa cloud
Magagawa ba ang pag-upload ng maliit hanggang katamtamang mga dataset gamit ang gsutil command-line tool sa pamamagitan ng network?
Ang gsutil command-line tool, na ibinigay ng Google Cloud Platform, ay nag-aalok ng maginhawa at mahusay na paraan upang mag-upload ng maliliit hanggang katamtamang mga dataset sa pamamagitan ng network. Sa gsutil, maaaring makipag-ugnayan ang mga user sa Google Cloud Storage, isang nasusukat at matibay na serbisyo sa pag-iimbak ng bagay, upang mag-imbak at kumuha ng data. Upang mag-upload ng mga dataset gamit ang gsutil, kailangan mong magkaroon ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Pagsasanay sa AI Platform na may built-in na mga algorithm
Ano ang Cloud AutoML?
Ang Cloud AutoML ay isang mahusay na tool na inaalok ng Google Cloud Platform (GCP) na nagbibigay-daan sa mga user na bumuo ng mga custom na modelo ng machine learning nang walang malawak na kaalaman sa machine learning o coding expertise. Pinapasimple nito ang proseso ng paggawa, pagsasanay, at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning sa pamamagitan ng pag-automate ng iba't ibang gawain. Sa kaibuturan nito, ang AutoML ay idinisenyo upang gawing demokrasya ang makina
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pangkalahatang-ideya ng GCP, Pangkalahatang-ideya ng Pag-aaral ng GCP Machine