د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې ، په بادل کې د روزنې ماډلونو پروسه مختلف مرحلې او ملاحظات پکې شامل دي. یو ورته پام د ډیټا سیټ ذخیره کول دي چې د روزنې لپاره کارول کیږي. پداسې حال کې چې په کلاوډ کې د ماشین زده کړې ماډل روزنې دمخه د ګوګل ذخیره (GCS) ته ډیټاسیټ اپلوډ کول مطلق اړتیا نده ، دا د ډیری دلایلو لپاره خورا سپارښتنه کیږي.
لومړی، د ګوګل ذخیره (GCS) د باور وړ او د توزیع وړ ذخیره کولو حل چمتو کوي په ځانګړي ډول د کلاوډ میشته غوښتنلیکونو لپاره ډیزاین شوی. دا د لوړ پایښت او شتون وړاندیز کوي، ډاډ ترلاسه کوي چې ستاسو ډیټاسیټ په خوندي توګه زیرمه شوی او هرکله چې اړتیا وي د لاسرسي وړ وي. GCS ته د ډیټاسیټ اپلوډ کولو سره، تاسو کولی شئ د دې ځانګړتیاو څخه ګټه پورته کړئ او د روزنې پروسې په اوږدو کې ستاسو د معلوماتو بشپړتیا او شتون ډاډمن کړئ.
دوهم، د GCS کارول د نورو ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې وسیلو او خدماتو سره بې ساري ادغام ته اجازه ورکوي. د مثال په توګه، تاسو کولی شئ د ګوګل کلاوډ ډیټلاب څخه ګټه پورته کړئ، د ډیټا سپړنې، تحلیل، او ماډلینګ لپاره د نوټ بوک پر بنسټ یو پیاوړی چاپیریال. ډیټلاب په GCS کې زیرمه شوي ډیټا ته د لاسرسي او مینځلو لپاره جوړ شوي ملاتړ چمتو کوي ، د ماډل روزنې دمخه ډیټاسیټ پری پروسس او بدلول اسانه کوي.
سربیره پردې ، GCS د ډیټا لیږد مؤثره وړتیاوې وړاندې کوي ، تاسو ته وړتیا درکوي چې لوی ډیټاسیټونه په ګړندي او مؤثره توګه اپلوډ کړئ. دا په ځانګړي توګه مهم دی کله چې د لوی ډیټا سره معامله کوئ یا کله چې د روزنې ماډلونه چې د روزنې ډیټا ته د پام وړ مقدار ته اړتیا لري. د GCS په کارولو سره، تاسو کولی شئ د ګوګل زیربنا څخه ګټه پورته کړئ ترڅو د معلوماتو لیږد پروسه په اغیزمنه توګه اداره کړئ، وخت او سرچینې خوندي کړئ.
سربیره پردې ، GCS پرمختللي ب featuresې وړاندې کوي لکه د لاسرسي کنټرول ، نسخه کول ، او د ژوند دورې مدیریت. دا ځانګړتیاوې تاسو ته اجازه درکوي چې خپل ډیټاسیټ ته لاسرسی اداره او کنټرول کړئ، بدلونونه تعقیب کړئ، او د معلوماتو ساتلو پالیسۍ اتومات کړئ. دا ډول وړتیاوې د ډیټا حکومتدارۍ ساتلو او د محرمیت او امنیت مقرراتو سره موافقت تضمین کولو لپاره خورا مهم دي.
په نهایت کې ، GCS ته د ډیټا سیټ اپلوډ کولو سره ، تاسو د روزنې چاپیریال څخه د ډیټا ذخیره دوه چنده کوئ. دا جلا کول د ډیر انعطاف او لیږد وړتیا لپاره اجازه ورکوي. تاسو کولی شئ په اسانۍ سره د مختلف کلاوډ میشته روزنې چاپیریالونو ترمینځ تیر کړئ یا ډیټاسیټ د ټیم نورو غړو یا همکارانو سره د پیچلو ډیټا لیږد پروسې اړتیا پرته شریک کړئ.
پداسې حال کې چې په کلاوډ کې د ماشین زده کړې ماډل روزنې دمخه د ګوګل ذخیره (GCS) ته ډیټاسیټ اپلوډ کول لازمي ندي ، دا د اعتبار ، پیمانه کولو وړتیا ، ادغام وړتیاو ، مؤثره ډیټا لیږد ، پرمختللي ب featuresو ، او انعطاف وړ وړاندیز له امله خورا سپارښتنه کیږي. . د GCS په کارولو سره، تاسو کولی شئ د خپل روزنې ډیټا بشپړتیا، شتون، او اغیزمن مدیریت ډاډمن کړئ، په نهایت کې د ماشین زده کړې ټولیز کاري فلو ته وده ورکوي.
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