د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم یو لړ وسیلې او خدمات وړاندې کوي چې تاسو ته وړتیا درکوي د ماشین زده کړې دندو لپاره د کلاوډ کمپیوټري ځواک څخه ګټه پورته کړئ.
یو داسې وسیله د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن دی، کوم چې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او ځای پرځای کولو لپاره منظم چاپیریال چمتو کوي. د دې خدمت سره، تاسو کولی شئ په اسانۍ سره خپل روزنیز دندې اندازه کړئ ترڅو په بادل کې موجود کمپیوټري سرچینې وکاروئ. د کلاوډ میشته مجازی ماشینونو (VMs) په کارولو سره ، تاسو کولی شئ خپل ماډلونه په لوی ډیټاسیټونو کې وروزلئ پرته لدې چې ستاسو د محلي هارډویر محدودیتونو په اړه اندیښنه ولرئ.
کله چې په لوی ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونه روزل، د کمپیوټري اړتیاوې د پام وړ کیدی شي. ځایی ماشینونه ممکن د کار بار په مؤثره توګه اداره کولو لپاره کافي حافظه یا پروسس ځواک ونه لري. په داسې قضیو کې ، د بادل پراساس حلونه د توزیع وړ او ارزانه بدیل وړاندیز کوي. د کلاوډ کمپیوټري انعطاف په کارولو سره ، تاسو کولی شئ د روزنې دندې په مؤثره توګه اداره کولو لپاره د اړینو سرچینو سره VMs چمتو کړئ.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن تاسو ته اجازه درکوي د VMs ډول او اندازه مشخص کړئ چې د روزنې لپاره کارول کیږي. تاسو کولی شئ د مختلف ماشین ډولونو څخه غوره کړئ ، له معیاري څخه تر لوړې حافظې یا لوړ CPU مثالونو پورې. دا انعطاف تاسو ته وړتیا درکوي د کمپیوټري سرچینو سره ستاسو د ماشین زده کړې دندې ځانګړي اړتیاو سره سمون خوري.
سربیره پردې ، د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم د توزیع شوي روزنې لپاره اختیارونه چمتو کوي ، کوم چې ستاسو د روزنې دندې توزیع کولو ته وده ورکوي. تاسو کولی شئ د روزنې پروسه په ډیری VMs کې توزیع کړئ ، تاسو ته اجازه درکوي خپل ماډلونه ګړندي وروزو او حتی لوی ډیټاسیټونه اداره کړئ. د دې ویشل شوي روزنې وړتیا په ځانګړي توګه ګټوره ده کله چې د کمپیوټري جدي دندو سره معامله وکړي، لکه د ژورو عصبي شبکو روزنه.
د ماشین زده کړې دندو لپاره د کلاوډ کارولو سره، تاسو کولی شئ د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم لخوا چمتو شوي نورو خدماتو څخه هم ګټه پورته کړئ. د مثال په توګه، تاسو کولی شئ د خپل ډیټاسیټونو ذخیره کولو او اداره کولو لپاره د ګوګل کلاوډ ذخیره ګټه پورته کړئ، دوی د روزنې لپاره په اسانۍ سره د لاسرسي وړ کول. تاسو کولی شئ د ګوګل کلاوډ ډیټا فلو د معلوماتو دمخه پروسس کولو او بدلون لپاره هم وکاروئ ، ډاډ ترلاسه کړئ چې ستاسو معلومات د روزنې لپاره په سم شکل کې دي.
د انعطاف وړ کلاوډ کمپیوټري سرچینو ګمارل ، لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن ، تاسو ته اجازه درکوي په ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونه وروزي چې ستاسو د محلي کمپیوټر له حدونو څخه تیریږي. د کلاوډ کمپیوټري ځواک په کارولو سره ، تاسو کولی شئ خپلې روزنې دندې اندازه کړئ ، د اړینو سرچینو سره VMs چمتو کړئ ، او حتی د روزنې پروسه په ډیری مواردو کې توزیع کړئ. دا انعطاف تاسو ته د دې وړتیا درکوي چې په مؤثره توګه لوی ډیټاسیټونه او کمپیوټري جدي دندې اداره کړئ ، د کلاوډ پراساس حلونه د ماشین زده کړې لپاره غوره انتخاب رامینځته کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ