Каква е разликата между AutoML и Vertex AI?
AutoML и Vertex AI са две услуги за машинно обучение, предлагани от Google Cloud Platform (GCP), които имат за цел да опростят процеса на изграждане и внедряване на модели за машинно обучение. Докато и двете услуги споделят целта да дадат възможност на потребителите да използват възможностите за машинно обучение без обширни експертни познания, има няколко ключови разлики между AutoML и Vertex AI.
Какво е контейнеризирано приложение?
Контейнеризирано приложение, в контекста на Cloud Computing и по-специално във връзка с Google Cloud Platform (GCP) и Google Kubernetes Engine (GKE), се отнася до практиката на пакетиране на приложение и неговите зависимости в самостоятелна единица, наречена контейнер. Този подход за контейнеризация позволява на приложението да работи последователно и надеждно при различни изчисления
Каква е разликата между Dataflow и BigQuery?
Dataflow и BigQuery са мощни инструменти, предлагани от Google Cloud Platform (GCP) за анализ на данни, но служат за различни цели и имат различни функции. Разбирането на разликите между тези услуги е от решаващо значение за организациите, за да изберат правилния инструмент за своите аналитични нужди. Dataflow е управлявана услуга, предоставена от GCP за паралелно изпълнение
Как да конфигурирате облачна обвивка?
За да конфигурирате Cloud Shell в Google Cloud Platform (GCP), трябва да следвате няколко стъпки. Cloud Shell е уеб базирана, интерактивна обвивка среда, която осигурява достъп до виртуална машина (VM) с предварително инсталирани инструменти и библиотеки. Позволява ви да управлявате вашите GCP ресурси и да изпълнявате различни задачи, без да е необходимо
Как да разграничим Google Cloud Console и Google Cloud Platform?
Google Cloud Console и Google Cloud Platform са два отделни компонента в рамките на по-широката екосистема от Google Cloud услуги. Въпреки че са тясно свързани, важно е да се разберат разликите между тях, за да навигирате ефективно и да използвате облачната среда на Google. Google Cloud Console, известна още като GCP Console, е
Какво е Google Cloud Platform (GCP)?
GCP или Google Cloud Platform е пакет от облачни изчислителни услуги, предоставяни от Google. Той предлага широк набор от инструменти и услуги, които позволяват на разработчиците и организациите да изграждат, внедряват и мащабират приложения и услуги в инфраструктурата на Google. GCP осигурява стабилна и сигурна среда за изпълнение на различни работни натоварвания, включително изкуствен интелект и
Механизмът за машинно обучение в облака на Google (CMLE) предлага ли автоматично придобиване и конфигуриране на ресурси и обработва ли изключване на ресурси след приключване на обучението на модела?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) е мощен инструмент, предоставен от Google Cloud Platform (GCP) за обучение на модели за машинно обучение по разпределен и паралелен начин. Той обаче не предлага автоматично придобиване и конфигуриране на ресурс, нито обработва изключване на ресурс след приключване на обучението на модела. В този отговор ние ще
Необходимо ли е първо да качите в Google Storage (GCS) набор от данни, за да обучите върху него модел за машинно обучение в Google Cloud?
В областта на изкуствения интелект и машинното обучение процесът на обучение на модели в облака включва различни стъпки и съображения. Едно такова съображение е съхранението на набора от данни, използван за обучение. Въпреки че не е абсолютно изискване да качите набора от данни в Google Storage (GCS) преди обучение на модел за машинно обучение
Може ли качването на малки до средни набори от данни да се извършва с инструмента от командния ред gsutil през мрежата?
Инструментът за команден ред gsutil, предоставен от Google Cloud Platform, предлага удобен и ефективен начин за качване на малки до средни набори от данни през мрежата. С gsutil потребителите могат да взаимодействат с Google Cloud Storage, мащабируема и издръжлива услуга за съхранение на обекти, за да съхраняват и извличат данни. За да качите набори от данни с помощта на gsutil, трябва да имате
Какво е Cloud AutoML?
Cloud AutoML е мощен инструмент, предлаган от Google Cloud Platform (GCP), който позволява на потребителите да създават персонализирани модели за машинно обучение без задълбочени познания за машинно обучение или опит в кодирането. Той опростява процеса на създаване, обучение и внедряване на модели за машинно обучение чрез автоматизиране на различни задачи. В основата си AutoML е предназначен да демократизира машината