د ژورې زده کړې VMs په کارولو سره د ډیر کمپیوټري ځواک سره کولاب ته وده ورکول کولی شي د ډیټا ساینس او ماشین زده کړې کاري فلو ته ډیری ګټې راوړي. دا وده د ډیر اغیزمن او ګړندي محاسبې لپاره اجازه ورکوي ، کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د لوی ډیټاسیټونو سره پیچلي ماډلونه وروزي او ځای په ځای کړي ، په نهایت کې د ښه فعالیت او تولید لامل کیږي.
د ډیر کمپیوټري ځواک سره د کولاب د لوړولو یوه له لومړنیو ګټو څخه د لوی ډیټاسیټونو اداره کولو وړتیا ده. د ژورې زده کړې ماډلونه ډیری وختونه د روزنې لپاره د پام وړ ډیټا ته اړتیا لري، او د ډیفالټ کولاب چاپیریال محدودیتونه کولی شي د لوی ډیټاسیټونو سپړنې او تحلیل مخه ونیسي. د ژورې زده کړې VMs ته په لوړولو سره، کاروونکي کولی شي ډیرو پیاوړې هارډویر سرچینو ته لاسرسی ومومي، لکه GPUs یا TPUs، چې په ځانګړې توګه د روزنې پروسې ګړندۍ کولو لپاره ډیزاین شوي. د کمپیوټري ځواک دا زیاتوالی د ډیټا ساینس پوهانو او د ماشین زده کړې متخصصینو ته وړتیا ورکوي چې د لوی ډیټاسیټونو سره کار وکړي ، چې د لا دقیقو او قوي ماډلونو لامل کیږي.
سربیره پردې ، ژورې زده کړې VMs د ګړندي محاسبې سرعت وړاندیز کوي ، د ګړندي ماډل روزنې او تجربې ته اجازه ورکوي. د دې VMs لخوا چمتو شوی د کمپیوټري ځواک وده کولی شي د پیچلو ماډلونو روزنې لپاره اړین وخت د پام وړ کم کړي، څیړونکو ته وړتیا ورکوي چې تکرار او تجربه په چټکۍ سره وکړي. د دې سرعت پرمختګ په ځانګړي توګه ګټور دی کله چې د وخت حساس پروژو کار کوي یا کله چې د ډیری ماډل جوړښتونو او هایپرپرامیټرونو سپړنه کوي. په کمپیوټرونو کې د مصرف شوي وخت په کمولو سره، د ډیر کمپیوټري ځواک سره کولاب ته وده ورکول د تولید وړتیا لوړوي او د ډیټا ساینس پوهانو ته وړتیا ورکوي چې د لوړې کچې کارونو باندې تمرکز وکړي، لکه د فیچر انجنیري یا ماډل اصلاح کول.
سربیره پردې، د ژورې زده کړې VMs د ډیفالټ کولاب ترتیب په پرتله ډیر دودیز چاپیریال وړاندې کوي. کارونکي کولی شي VMs تنظیم کړي ترڅو د دوی ځانګړي اړتیاوې پوره کړي ، لکه د اضافي کتابتونونو یا سافټویر کڅوړو نصب کول. دا انعطاف د موجوده کاري فلو او وسیلو سره بې ساري ادغام ته اجازه ورکوي ، د ډیټا ساینس پوهانو ته وړتیا ورکوي ترڅو د دوی غوره شوي چوکاټونو او کتابتونونو ګټه پورته کړي. برسېره پردې، د ژورې زده کړې VMs مخکې نصب شوي ژورې زده کړې چوکاټونو ته لاسرسی چمتو کوي، لکه TensorFlow یا PyTorch، چې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کول نور هم ساده کوي.
د ډیر کمپیوټري ځواک سره د کولاب د لوړولو بله ګټه دا ده چې د ځانګړي هارډویر سرعت کونکي ګټه پورته کړي، لکه GPUs یا TPUs. دا سرعت کونکي د دودیز CPUs په پرتله د پام وړ ګړندي نرخ کې د ژورې زده کړې الګوریتمونو لخوا اړین پیچلي ریاضيیکي عملیات ترسره کولو لپاره ډیزاین شوي. د دې هارډویر سرعت کونکو په کارولو سره ، د ډیټا ساینس پوهان کولی شي د روزنې پروسه ګړندۍ کړي او د ګړندي تحلیل وختونه ترلاسه کړي ، چې د ماشین زده کړې ډیر اغیزمن او د توزیع وړ کاري فلو لامل کیږي.
د ژورې زده کړې VMs په کارولو سره د ډیر کمپیوټري ځواک سره کولاب ته وده ورکول د ډیټا ساینس او ماشین زده کړې کاري فلو شرایطو کې ډیری ګټې وړاندې کوي. دا کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د لوی ډیټاسیټونو سره کار وکړي ، د محاسبې سرعت ګړندی کړي ، د تخصیص وړ چاپیریال چمتو کوي ، او د ځانګړي هارډویر سرعت کونکو کارولو ته اجازه ورکوي. دا ګټې په نهایت کې تولید ته وده ورکوي ، د ګړندي ماډل روزنې وړوي ، او د ماشین زده کړې خورا دقیق او قوي ماډلونو پراختیا اسانه کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- 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؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ