ایا دا اړینه ده چې لومړی د ګوګل ذخیره (GCS) ته یو ډیټاسیټ اپلوډ کړئ ترڅو په ګوګل کلاوډ کې د ماشین زده کړې ماډل روزنه ورکړي؟
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 دا د ماشین زده کړې ماډل روزنې دمخه د ګوګل ذخیره (GCS) ته د ډیټاسیټ اپلوډ کولو مطلق اړتیا نه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل اوزار, د ګوګل کلاوډ ډیټاباب - نوټ بوک په بادل کې
په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول څنګه د لوی مقدار ډیټا اداره کولو کې مرسته کوي؟
په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د لوی مقدار ډیټا په مؤثره توګه اداره کولو لپاره خورا مهم دي ، په ځانګړي توګه د TensorFlow سره د ژورې زده کړې ډومین کې کله چې د چیټ بوټ رامینځته کول. ډیټابیسونه د ډیټا ذخیره کولو او بیرته ترلاسه کولو لپاره یو منظم او منظم چلند چمتو کوي ، د مؤثره ډیټا مدیریت وړوي او مختلف عملیات اسانه کوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ژورې زده کړې ، پایتون ، او ټنسرفلو سره د چیټ بوټ رامینځته کول, د معلوماتو جوړښت, د ازموینې بیاکتنه
د AI پونګ لوبې کې له هرو دوه لوبو وروسته د معلوماتو پاکولو هدف څه دی؟
د AI پونګ لوبې کې له هرو دوه لوبو وروسته د معلوماتو پاکول د TensorFlow.js سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې یو ځانګړی هدف ترسره کوي. دا تمرین د روزنې پروسې ته وده ورکولو او د AI ماډل غوره فعالیت تضمین کولو لپاره پلي کیږي. د ژورې زده کړې الګوریتمونه د زده کړې لپاره په لوی مقدار ډیټا تکیه کوي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, په TensorFlow.js سره په براوزر کې ژوره زده کړه, په ټینسفلو.جز کې د آی پونگ, د ازموینې بیاکتنه
د TensorFlow Extended (TFX) چوکاټ هدف څه دی؟
د TensorFlow Extended (TFX) چوکاټ هدف په تولید کې د ماشین زده کړې (ML) ماډلونو پراختیا او پلي کولو لپاره جامع او د توزیع وړ پلیټ فارم چمتو کول دي. TFX په ځانګړې توګه ډیزاین شوی ترڅو د ML متخصصینو لخوا د ننګونو سره مخ شي کله چې د څیړنې څخه ګمارنې ته لیږدول کیږي، د وسیلو او غوره کړنو یوه سیټ چمتو کولو سره.
د آرشیف کولو او کمپریشن ترمنځ توپیر څه دی؟
آرشیف کول او کمپریشن د لینکس سیسټم ادارې په ساحه کې دوه جلا مفکورې دي. پداسې حال کې چې دواړه د فایلونو او ډیټا مینځلو کې شامل دي، دوی مختلف اهدافو ته خدمت کوي او مختلف تخنیکونه کاروي. د آرشیف کولو او کمپریشن ترمینځ توپیر پوهیدل د لینکس چاپیریال کې د معلوماتو مؤثره اداره کولو او خوندي کولو لپاره خورا مهم دي. آرشیف کولو پروسې ته اشاره کوي
د توزیع کولو او ډیټا مدیریت سربیره د اپل انجن کوم اضافي ځانګړتیاوې وړاندیز کوي؟
د اپل انجن، د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) یوه پیاوړې برخه، د توزیع کولو او ډیټا مدیریت هاخوا پراخه ځانګړتیاوې وړاندې کوي. دا اضافي ب featuresې د غوښتنلیکونو پراختیا ، پلي کولو او مدیریت ته وده ورکوي ، دا د توزیع وړ غوښتنلیکونو جوړولو او چلولو لپاره جامع پلیټ فارم جوړوي. په دې ځواب کې، موږ به چمتو شوي ځینې کلیدي ځانګړتیاوې وپلټئ
موږ څنګه کولی شو د ګوګل کلاوډ ذخیره کې د بالټ لپاره نسخه فعال کړو؟
د ګوګل کلاوډ ذخیره کې د بالټ لپاره نسخه فعالول د ډیټا مدیریت یو مهم اړخ دی ، د وخت په تیریدو سره د بالټ دننه شیانو کې رامینځته شوي بدلونونو ساتنه او تعقیب ډاډمن کول. نسخه کول د شیانو د پخوانیو نسخو بیا رغولو ته اجازه ورکولو سره د ناڅاپي حذف کیدو یا بدلونونو پروړاندې د خوندیتوب جال چمتو کوي. په دې ځواب کې، موږ به
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP سره پیل کول, د څیز نسخه کارول, د ازموینې بیاکتنه
په BigQuery کې د کاپي کولو وروسته د زاړه ډیټاسیټ حذف کولو ګټې څه دي؟
په BigQuery کې د کاپي کولو وروسته د زاړه ډیټاسیټ حذف کول ډیری ګټې وړاندې کوي چې د ډیټا اغیزمن مدیریت او د لګښت اصلاح کولو کې مرسته کوي. د زاړه ډیټا سیټ په لرې کولو سره، کاروونکي کولی شي د معلوماتو بشپړتیا یقیني کړي، د پوښتنو فعالیت ښه کړي، او د ذخیره کولو لګښتونه کم کړي. لومړی، د زاړه ډیټاسیټ حذف کول د معلوماتو بشپړتیا ساتلو کې مرسته کوي. کله چې په BigQuery کې د ډیټاسیټ کاپي کول، دا دی
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP سره پیل کول, په BigQuery کې د ډیټابیس کاپي کول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې لپاره د VMs کارولو ګټې څه دي؟
مجازی ماشینونه (VMs) ډیری ګټې وړاندې کوي کله چې دا د ماشین زده کړې کارونو ته راځي. د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې او د ماشین زده کړې کې پرمختګ، د VMs کارول کولی شي د زده کړې پروسې موثریت او اغیزمنتوب ته وده ورکړي. په دې ځواب کې، موږ به مختلف وپلټو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ژورې زده کړې VM عکسونه, د ازموینې بیاکتنه
ولې په بادل کې د ډیټا ایښودل غوره لاره ګڼل کیږي کله چې د ماشین زده کړې لپاره د لوی ډیټا سیټونو سره کار کوي؟
کله چې د ماشین زده کړې لپاره د لوی ډیټا سیټونو سره کار کول ، په بادل کې د ډیټا ایښودل د ډیری دلایلو لپاره غوره لاره ګڼل کیږي. دا طریقه د توزیع کولو، لاسرسي، لګښت اغیزمنتوب، او همکارۍ په برخه کې ډیری ګټې وړاندې کوي. پدې ځواب کې ، موږ به دا ګټې په تفصیل سره وپلټو ، د دې هر اړخیز توضیح چمتو کول چې ولې د بادل ذخیره ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات, د ازموینې بیاکتنه