Яка різниця між AutoML і Vertex AI?
AutoML і Vertex AI — це дві служби машинного навчання, які пропонує Google Cloud Platform (GCP), які спрямовані на спрощення процесу створення та розгортання моделей машинного навчання. Хоча обидві служби мають спільну мету — дозволити користувачам використовувати можливості машинного навчання без великого досвіду, між AutoML і Vertex AI є кілька ключових відмінностей.
Що таке контейнерне застосування?
Контейнерний додаток у контексті хмарних обчислень і, зокрема, щодо Google Cloud Platform (GCP) і Google Kubernetes Engine (GKE), відноситься до практики упаковки програми та її залежностей у самостійний блок, який називається контейнером. Цей підхід до контейнеризації дозволяє додатку працювати узгоджено та надійно на різних комп’ютерах
У чому різниця між Dataflow і BigQuery?
Dataflow і BigQuery є потужними інструментами Google Cloud Platform (GCP) для аналізу даних, але вони служать різним цілям і мають відмінні функції. Розуміння відмінностей між цими послугами має вирішальне значення для організацій, щоб вибрати правильний інструмент для своїх аналітичних потреб. Потік даних — це керована послуга, яку надає GCP для паралельного виконання
Як налаштувати хмарну оболонку?
Щоб налаштувати Cloud Shell у Google Cloud Platform (GCP), потрібно виконати кілька кроків. Cloud Shell — це веб-інтерактивне середовище оболонки, яке забезпечує доступ до віртуальної машини (VM) із попередньо встановленими інструментами та бібліотеками. Це дозволяє вам керувати ресурсами GCP і виконувати різні завдання без необхідності
Як відрізнити Google Cloud Console і Google Cloud Platform?
Google Cloud Console і Google Cloud Platform є двома окремими компонентами ширшої екосистеми хмарних сервісів Google. Хоча вони тісно пов’язані, важливо розуміти відмінності між ними, щоб ефективно орієнтуватися в середовищі Google Cloud і використовувати його. Консоль Google Cloud, також відома як консоль GCP, є
- Published in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Введення, Тур консолі GCP
Що таке Google Cloud Platform (GCP)?
GCP або Google Cloud Platform — це набір хмарних обчислювальних служб, які надає Google. Він пропонує широкий спектр інструментів і послуг, які дозволяють розробникам і організаціям створювати, розгортати та масштабувати програми та служби в інфраструктурі Google. GCP забезпечує надійне та безпечне середовище для виконання різних робочих навантажень, включаючи штучний інтелект і
Чи пропонує Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматичне отримання та конфігурацію ресурсів і вимикає ресурс після завершення навчання моделі?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) — це потужний інструмент, наданий Google Cloud Platform (GCP) для навчання моделей машинного навчання розподіленим і паралельним способом. Однак він не пропонує автоматичного отримання та конфігурації ресурсів, а також не обробляє вимикання ресурсу після завершення навчання моделі. У цій відповіді ми будемо
Чи потрібно спочатку завантажити в Google Storage (GCS) набір даних, щоб тренувати на ньому модель машинного навчання в Google Cloud?
У сфері штучного інтелекту та машинного навчання процес навчання моделей у хмарі включає різні кроки та міркування. Одним із таких міркувань є зберігання набору даних, який використовується для навчання. Хоча це не є абсолютною вимогою завантажувати набір даних у Google Storage (GCS) перед навчанням моделі машинного навчання
Чи можна завантажувати невеликі та середні набори даних за допомогою інструмента командного рядка gsutil через мережу?
Інструмент командного рядка gsutil, наданий Google Cloud Platform, пропонує зручний і ефективний спосіб завантаження невеликих і середніх наборів даних через мережу. За допомогою gsutil користувачі можуть взаємодіяти з Google Cloud Storage, масштабованою та довговічною службою зберігання об’єктів, щоб зберігати та отримувати дані. Щоб завантажити набори даних за допомогою gsutil, вам потрібно мати
Що таке Cloud AutoML?
Cloud AutoML — це потужний інструмент, запропонований Google Cloud Platform (GCP), який дозволяє користувачам створювати власні моделі машинного навчання без глибоких знань машинного навчання чи кодування. Він спрощує процес створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання шляхом автоматизації різних завдань. За своєю суттю AutoML розроблено для демократизації машини