دوامداره ډیسکونه په کلاوډ کې د ماشین زده کړې او ډیټا ساینس کاري بارونو چلولو لپاره ارزښتناکه سرچینه ده. دا ډیسکونه ډیری ګټې وړاندیز کوي چې د ډیټا ساینس پوهانو او ماشین زده کړې متخصصینو تولید او موثریت ته وده ورکوي. په دې ځواب کې، موږ به دا ګټې په تفصیل سره وڅیړو، د حقیقي پوهې پراساس د دوی د ډیډاکټیک ارزښت جامع توضیح چمتو کوو.
د دوامداره ډیسکونو کارولو لومړنۍ ګټې د دوی دوام او اعتبار دی. دا ډیسکونه د لوړې کچې ډیټا بشپړتیا چمتو کولو لپاره ډیزاین شوي ، ډاډ ترلاسه کوي چې ستاسو د ارزښتناک ماشین زده کړې او ډیټا ساینس کاري بارونه د ناکامۍ پروړاندې خوندي دي. دوامداره ډیسکونه په ډیری فزیکي وسیلو کې نقل شوي ، پدې معنی چې حتی که د هارډویر ناکامي پیښ شي ، ستاسو ډاټا خوندي او د لاسرسي وړ پاتې کیږي. دا اعتبار د ډیټا ساینس پوهانو لپاره خورا مهم دی څوک چې د دوی ډیټاسیټونو او ماډلونو ته په دوامداره لاسرسي تکیه کوي.
د دوامداره ډیسکونو بله مهمه ګټه د دوی اندازه کول دي. لکه څنګه چې د ماشین زده کړې او د ډیټا ساینس کاري بار اکثرا د لوی ډیټاسیټونو پروسس کول شامل دي ، د ذخیره کولو ظرفیت اندازه کولو وړتیا درلودل اړین دي. دوامداره ډیسکونه ستاسو د چلولو کاري بارونو کې له کوم خنډ پرته په اسانۍ سره تنظیم کیدی شي. دا انعطاف د ډیټا ساینس پوهانو ته اجازه ورکوي چې د ذخیره کولو اړتیاو بدلولو سره تطابق وکړي ، دوی ته وړتیا ورکوي چې لوی ډیټاسیټونه اداره کړي یا پرته له کومې ستونزې اضافي تجربې پایلې ذخیره کړي.
دوامداره ډیسکونه د لوړ فعالیت وړتیاوې هم وړاندیز کوي ، کوم چې د وخت حساس ماشین زده کړې او ډیټا ساینس دندو لپاره خورا مهم دي. دا ډیسکونه ډیزاین شوي ترڅو د ټیټ ځنډ او لوړې کچې فعالیت وړاندې کړي ، دا ډاډ ترلاسه کوي چې ستاسو کاري بار کولی شي ډیټا ته په ګړندي او مؤثره توګه لاسرسی ومومي. دا فعالیت په ځانګړي ډول د تکراري ماشین زده کړې پروسو لپاره مهم دی چې په لوی ډیټاسیټونو کې پرله پسې لوستلو او لیکلو عملیاتو ته اړتیا لري.
د دوی د فعالیت ګټو سربیره ، دوامداره ډیسکونه د نورو ګوګل کلاوډ خدماتو سره بې ساري ادغام چمتو کوي. د مثال په توګه، د ډیټا ساینس پوهان کولی شي په اسانۍ سره د ګوګل کلاوډ مجازی ماشینونو (VMs) سره دوامداره ډیسکونه ضمیمه کړي او د دوی د ماشین زده کړې کاري بارونو چلولو لپاره د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم ځواک څخه ګټه پورته کړي. دا ادغام د کار جریان ساده کوي، د معلوماتو ساینس پوهانو ته اجازه ورکوي چې د زیربنا مدیریت سره معامله کولو پرځای د دوی تحلیلونو او ماډلینګ کارونو تمرکز وکړي.
سربیره پردې ، دوامداره ډیسکونه د سنیپ شاټ فعالیت وړاندیز کوي ، کوم چې د ډیټا ساینس پوهانو ته اجازه ورکوي چې د دوی ډیسکونو په وخت کې بیک اپ رامینځته کړي. دا سنیپ شاټونه د ډیټا نسخه کولو، د ناورین بیا رغونه، یا په مختلفو پروژو یا ټیمونو کې د ډیټاسیټونو شریکولو لپاره کارول کیدی شي. د سنیپ شاټونو په اخیستلو سره، د ډیټا ساینس پوهان کولی شي د دوی ډیسکونو حالت په یوه ځانګړي شیبه کې ونیسي او کله چې اړتیا وي بیرته یې راولي، د ډیټا محافظت او انعطاف اضافه پرت چمتو کوي.
د دوامداره ډیسکونو ګټو روښانه کولو لپاره ، راځئ چې یو مثال په پام کې ونیسو. فرض کړئ چې د ډیټا ساینس پوه د ماشین زده کړې پروژې باندې کار کوي چې په لوی ډیټاسیټ کې د ژور عصبي شبکې روزنه پکې شامله ده. د دوامداره ډیسکونو په کارولو سره ، دوی کولی شي ډیټاسیټ په معتبر او د توزیع وړ ډول ذخیره کړي. د دوامداره ډیسکونو لوړ فعالیت وړتیاوې ډاډ ورکوي چې د روزنې پروسه کولی شي ډیټا ته په چټکۍ سره لاسرسی ومومي، د ماډل پراختیا دوره ګړندۍ کوي. سربیره پردې ، د سنیپ شاټ فعالیت د ډیټا ساینس پوه ته اجازه ورکوي چې په مختلف مرحلو کې د ډیټا سیټ بیک اپ رامینځته کړي ، دوی ته دا وړتیا ورکوي چې د ډیټا مختلف نسخو سره تجربه وکړي یا د کوم ناڅاپي بدلونونو څخه بیرته ترلاسه کړي.
په بادل کې د ماشین زده کړې او ډیټا ساینس کاري بارونو چلولو لپاره د دوامداره ډیسکونو کارول ډیری ګټې وړاندیز کوي. پدې کې دوام ، توزیع وړتیا ، د لوړ فعالیت وړتیاوې ، د نورو ګوګل کلاوډ خدماتو سره بې ساري ادغام ، او د سنیپ شاټ فعالیت شامل دي. د دې ګټو په کارولو سره ، د ډیټا ساینس پوهان کولی شي خپل تولید ته وده ورکړي ، د معلوماتو بشپړتیا تضمین کړي ، او د دوی کاري جریان منظم کړي. دوامداره ډیسکونه په بادل کې د تولیدي ډیټا ساینس لپاره لازمي وسیله ده.
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