GCP, ਜਾਂ Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, Google ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। GCP ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, GCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। GCP ਦੇ ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ PyTorch ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
GCP ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸ ਦਾ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ। TensorFlow ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ GCP ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, GCP ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
GCP ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। GCP ਦੀ BigQuery ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ Google Cloud Pub/Sub ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, GCP ਆਪਣੇ ਕਲਾਊਡ ML API ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ APIs ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
GCP ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। PyTorch ਅਤੇ ਹੋਰ AI ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ GCP ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਮੁਹਾਰਤ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਜੀਸੀਪੀ ਤੇ ਪਾਈਟੋਰਚ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)