ਕੀ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ ਭਾਸ਼ਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਭਵ ਹੈ ਬਲਕਿ ਸਮਕਾਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਆਮ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ, ਜਿਸਨੂੰ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਜਾਂ ਅੰਤਰ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਅਤੇ ਹੈਡੂਪ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਅਤੇ ਹੈਡੂਪ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸੰਚਾਲਨ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਪ੍ਰੋਕ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸੰਦਰਭ ਹੈਡੂਪ, 2000 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ,
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, EITC/CL/GCP ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜੀਸੀਪੀ ਲੈਬਾਂ, ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਪ੍ਰੋਕ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈਡੋਪ
ਮੈਂ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਲੈਬ ਲੈਬ ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਲੈਬਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਲੈਬ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਲੈਬ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ GCP ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਲੈਬ ਲੈਬ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਵਰਕਫਲੋ। ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਲੈਬ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਲੋੜਾਂ ਕਲਾਉਡ
ਮੈਂ ਲੈਬ ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ Kubernetes 'ਤੇ Node.js ਨਾਲ ਸਲੈਕ ਬੋਟ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਲੈਬ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਕਿੱਲਜ਼ ਬੂਸਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ Qwiklabs ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ GCP ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਗਾਈਡਡ ਲੈਬਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ
NPU ਵਿੱਚ 45 TPS ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ TPU v2 ਵਿੱਚ 420 ਟੈਰਾਫਲੌਪ ਹਨ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਚਿਪਸ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਿਉਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ?
ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ (NPUs) ਅਤੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ (TPUs) ਵਿਚਕਾਰ ਤੁਲਨਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ 45 TPS (Tera Operations Per Second) ਵਾਲੇ NPU ਅਤੇ 420 teraflops (TFLOPS) ਵਾਲੇ Google TPU v2 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਇਹਨਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
TPU ਅਤੇ NPU ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (ਟੀਪੀਯੂ) ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (ਐਨਪੀਯੂ) ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਾਸ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਟਾਰਗੇਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰਵੇਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਏਕੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਉਦੇਸ਼-ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਾਨ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਮੁਹਾਰਤ, ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ - ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ
ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ, ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਟੂਲ ਸਿੱਖਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ? Azure ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ AWS ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀ? ਕੀ ਇਹ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ?
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP), ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਅਜ਼ੁਰ, ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ (AWS) ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੂਲਸ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮਝਣਾ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਵਿਕਰੇਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਜਨਰਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਵਿਕਰੇਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: (1) ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤਕਨੀਕੀ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, (2) ਵਿਕਰੇਤਾ-ਨਿਰਪੱਖ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਵਿਕਰੇਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ (3) ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਖਾਸ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਗੂਗਲ ਟੂਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿਚ ਬਿਆਨ ਛਾਪਣਾ
ਸੀਐਨਐਨ ਅਤੇ ਡੀਐਨਐਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਅਤੇ ਡੀਪ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNNs) ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਆਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਦਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਆਮ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ, ਡੂੰਘੇ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਕਰਤਾ
ਕਲਾਉਡ IAM ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ ਬਕੇਟ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨੀਤੀ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ?
ਕਲਾਉਡ ਆਈਡੈਂਟਿਟੀ ਐਂਡ ਐਕਸੈਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ (IAM) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ ਬਕੇਟ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, GCP ਦੇ ਸਰੋਤ ਦਰਜਾਬੰਦੀ, IAM ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਈਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿਆਪਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ,