CMLE ব্যবহার করার সময়, একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয়?
একটি সংস্করণ তৈরি করতে CMLE (ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন) ব্যবহার করার সময়, রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করা প্রয়োজন৷ এই প্রয়োজনীয়তা বিভিন্ন কারণে গুরুত্বপূর্ণ, যা এই উত্তরে বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা হবে। প্রথমত, আসুন "রপ্তানিকৃত মডেল" বলতে কী বোঝায় তা বুঝতে পারি। CMLE এর প্রসঙ্গে, একটি রপ্তানিকৃত মডেল
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
CMLE কি Google ক্লাউড স্টোরেজ ডেটা থেকে পড়তে পারে এবং অনুমানের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে পারে?
প্রকৃতপক্ষে, এটা পারে. গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ, ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) নামে একটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে। CMLE ক্লাউডে মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের জন্য একটি শক্তিশালী এবং মাপযোগ্য প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে। এটি ব্যবহারকারীদের ক্লাউড স্টোরেজ থেকে ডেটা পড়তে এবং অনুমানের জন্য একটি প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে দেয়। যখন এটি আসে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
TensorFlowServing বা ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং সহ রপ্তানি করা মডেলগুলির সাথে ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করার সুপারিশ করা হয়?
রপ্তানিকৃত মডেলগুলির সাথে ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশনের ক্ষেত্রে, TensorFlowServing এবং Cloud Machine Learning Engine-এর ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা উভয়ই মূল্যবান বিকল্পগুলি অফার করে৷ যাইহোক, উভয়ের মধ্যে পছন্দটি বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে, যার মধ্যে রয়েছে অ্যাপ্লিকেশনের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা, মাপযোগ্যতার চাহিদা এবং সম্পদের সীমাবদ্ধতা। আসুন তাহলে এই পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশনের জন্য সুপারিশগুলি অন্বেষণ করি,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, টেনসর প্রসেসিং ইউনিট - ইতিহাস এবং হার্ডওয়্যার
ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনে একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য কি রপ্তানি করা মডেলের একটি উৎস উল্লেখ করা প্রয়োজন?
ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন ব্যবহার করার সময়, এটি প্রকৃতপক্ষে সত্য যে একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করা প্রয়োজন৷ ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের সঠিক কার্যকারিতার জন্য এই প্রয়োজনীয়তা অপরিহার্য এবং নিশ্চিত করে যে সিস্টেমটি ভবিষ্যদ্বাণী কাজের জন্য প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে পারে। এর একটি বিস্তারিত ব্যাখ্যা আলোচনা করা যাক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, টেনসর প্রসেসিং ইউনিট - ইতিহাস এবং হার্ডওয়্যার
বিতরণ করা প্রশিক্ষণের জন্য ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন ব্যবহার করার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?
ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) হল একটি শক্তিশালী টুল যা ব্যবহারকারীদেরকে মেশিন লার্নিং মডেলের বিতরণ করা প্রশিক্ষণ সঞ্চালনের জন্য ক্লাউডের স্কেলেবিলিটি এবং নমনীয়তা লাভ করতে দেয়। বিতরণ করা প্রশিক্ষণ মেশিন লার্নিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, কারণ এটি বিশাল ডেটাসেটে বড় আকারের মডেলের প্রশিক্ষণ সক্ষম করে, যার ফলে উন্নত নির্ভুলতা এবং দ্রুততর হয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, মেঘে প্রশিক্ষণ বিতরণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনে কনফিগারেশন ফাইলের উদ্দেশ্য কী?
ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের কনফিগারেশন ফাইলটি ক্লাউডে বিতরণ করা প্রশিক্ষণের প্রেক্ষাপটে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্যে কাজ করে। এই ফাইলটি, প্রায়শই কাজের কনফিগারেশন ফাইল হিসাবে উল্লেখ করা হয়, ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন পরামিতি এবং সেটিংস নির্দিষ্ট করতে দেয় যা তাদের মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ কাজের আচরণকে নিয়ন্ত্রণ করে। এই কনফিগারেশন ফাইল ব্যবহার করে, ব্যবহারকারীরা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের আরও পদক্ষেপ, মেঘে প্রশিক্ষণ বিতরণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা