Koja je razlika između AutoML-a i Vertex AI-a?
AutoML i Vertex AI su dvije usluge mašinskog učenja koje nudi Google Cloud Platform (GCP) koje imaju za cilj da pojednostave proces izgradnje i implementacije modela mašinskog učenja. Iako obje usluge imaju zajednički cilj omogućavanja korisnicima da iskoriste mogućnosti strojnog učenja bez opsežne stručnosti, postoji nekoliko ključnih razlika između AutoML-a i Vertex AI.
Šta je kontejnerska aplikacija?
Kontejnerska aplikacija, u kontekstu računarstva u oblaku, a posebno u vezi sa Google Cloud Platformom (GCP) i Google Kubernetes Engine (GKE), odnosi se na praksu pakovanja aplikacije i njenih zavisnosti u samostalnu jedinicu zvanu kontejner. Ovaj pristup kontejnerizacije omogućava aplikaciji da radi dosljedno i pouzdano na različitim računarima
Koja je razlika između Dataflow-a i BigQueryja?
Dataflow i BigQuery su moćni alati koje nudi Google Cloud Platform (GCP) za analizu podataka, ali služe različitim svrhama i imaju različite karakteristike. Razumijevanje razlika između ovih usluga je ključno za organizacije da odaberu pravi alat za svoje analitičke potrebe. Tok podataka je upravljana usluga koju pruža GCP za paralelno izvršavanje
Kako konfigurirati cloud shell?
Da biste konfigurirali Cloud Shell na Google Cloud Platformu (GCP), trebate slijediti nekoliko koraka. Cloud Shell je web-bazirano, interaktivno okruženje ljuske koje pruža pristup virtuelnoj mašini (VM) sa unapred instaliranim alatima i bibliotekama. Omogućava vam da upravljate svojim GCP resursima i obavljate različite zadatke bez potrebe
Kako razlikovati Google Cloud Console i Google Cloud Platformu?
Google Cloud Console i Google Cloud Platform su dvije različite komponente unutar šireg ekosistema Google Cloud usluga. Iako su usko povezani, važno je razumjeti razlike između njih kako biste se efikasno kretali i koristili Google Cloud okruženje. Google Cloud Console, također poznata kao GCP konzola, jeste
Šta je Google Cloud Platform (GCP)?
GCP, ili Google Cloud Platforma, je paket usluga računarstva u oblaku koje pruža Google. Nudi širok spektar alata i usluga koji omogućavaju programerima i organizacijama da izgrade, implementiraju i skaliraju aplikacije i usluge na Googleovoj infrastrukturi. GCP pruža robusno i sigurno okruženje za izvođenje različitih radnih opterećenja, uključujući umjetnu inteligenciju i
Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) je moćan alat koji pruža Google Cloud Platform (GCP) za obuku modela mašinskog učenja na distribuiran i paralelan način. Međutim, on ne nudi automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa, niti se bavi gašenjem resursa nakon što je obuka modela završena. U ovom odgovoru hoćemo
Da li je potrebno prvo prenijeti na Google Storage (GCS) skup podataka da biste na njemu obučili model mašinskog učenja u Google Cloudu?
U području umjetne inteligencije i strojnog učenja, proces obuke modela u oblaku uključuje različite korake i razmatranja. Jedno takvo razmatranje je skladištenje skupa podataka koji se koristi za obuku. Iako nije apsolutni zahtjev za učitavanje skupa podataka u Google Storage (GCS) prije obuke modela mašinskog učenja
Može li se učitavanje malih i srednjih skupova podataka obaviti pomoću alata komandne linije gsutil preko mreže?
Alat komandne linije gsutil, koji pruža Google Cloud Platform, nudi zgodan i efikasan način za učitavanje malih i srednjih skupova podataka putem mreže. Uz gsutil, korisnici mogu komunicirati s Google Cloud Storageom, skalabilnom i izdržljivom uslugom za pohranu objekata, kako bi pohranili i dohvatili podatke. Da biste učitali skupove podataka koristeći gsutil, morate imati
Šta je Cloud AutoML?
Cloud AutoML je moćan alat koji nudi Google Cloud Platform (GCP) koji omogućava korisnicima da izgrade prilagođene modele mašinskog učenja bez opsežnog znanja o mašinskom učenju ili stručnosti kodiranja. Pojednostavljuje proces kreiranja, obuke i implementacije modela mašinskog učenja automatizacijom različitih zadataka. U svojoj srži, AutoML je dizajniran da demokratizuje mašinu