Sertifika almayı düşünüyorsanız, bu iyi bir başlangıç noktası olacaktır. Bunu yapmazsanız, bu, hızla gelişen bir Makine Öğrenimi ekosisteminde başarılı olmak için gereken temel bilgileri geliştirmenize yardımcı olacaktır.
Bu bir sertifika çalışma kılavuzu değildir.
Bu makalenin amacı, karmaşık fikirlerin basit bir açıklamasını sağlamak ve konunun geniş bir görünümünü vermektir. Ana hat, GCP Profesyonel Makine Öğrenimi Mühendisi sertifika kılavuzunu taklit eder .
İsterseniz, derinlemesine bir dalış yapmak için yararlı okuma materyallerine bağlantılar ekledim.
Mimarinin amacı, kullanıcının deneyimini iyileştirmektir.
Bulut teknolojileri ve sanallaştırma, altyapının yapılandırılmasını kolaylaştırdı, ancak yine de yetersiz uygulanan bulut tabanlı bir çözüm, kötü tasarlanmış bir şirket içi çözümden daha kötü veya daha kötüdür. Bu nedenle, istenen iş sonucunu sağlamak için güvenilir, ölçeklenebilir ve herhangi bir çözüm için kullanılabilir olacak şekilde tasarlanmalıdır.
Güvenilirlik , belirli bir süre boyunca tutarlı bir şekilde belirli bir işlevsellik sağlama çözüme duyulan güvendir.
Ölçeklenebilirlik , gerektiğinde esnetme yeteneğidir. Talep arttıkça altyapı kendi kendine genişlemeli ve çözüm hizmeti sağlamaya devam etmelidir. Talep azaldıkça altyapı hizmeti bozmadan daralmalı ve böylece çözümü güvenilir hale getirmelidir . Yatay veya dikey olarak ölçekleyebilirsiniz. Yatay ölçekleme ek sunucular eklemektir, dikey ölçekleme ise daha fazla bellek veya daha iyi CPU eklemektir.
Kullanılabilirlik , gerektiğinde kullanılacak bir çözümün hazır olmasıdır. Bir makine öğrenimi çözümünün yararlı olması için kullanılabilir, güvenilir ve ölçeklenebilir olması gerekir.
Mevcut haliyle verilerin toplanması, kullanılması ve anlamlandırılması genellikle zordur. İhtiyacınız olan tüm verilerin tek bir depoda ve anlam verebileceğiniz bir formatta olduğu bir resmi nadiren görürsünüz. Verilerle ilgili yaygın sorunlardan bazıları şunlardır:
Google Cloud Platform (GCP), tek bir düğmeyle temel hazırlığı yapılabilen yaklaşık 150'den fazla ürüne sahiptir.
Ancak, bir ürünü seçmeden önce benzersiz ihtiyaçlarınızı değerlendirmelisiniz . Servis sağlayıcının yükseltmeler, yamalar vb. Dahil olmak üzere altyapı yönetimine sahip olmasını istiyorsanız, bu durumda Managed Services seçilmeli. Değilse, bulutta kendi ortamınızı oluşturabilir ve ortamı yönetmek için uzmanlığınızı kullanabilirsiniz.
Karar vermede çok ileri gitmeden önce, en iyi uygulamalara atıfta bulunmak faydalı olacaktır.
Kullanım ve maliyet açısından önemli olan bir diğer faktör de Kotalar kavramıdır.
" Kotalarla Çalışma " kılavuzunda belirtildiği gibi:
Google Cloud, proje sahipleri için kaynak kullanımına ilişkin kotalar uygulayarak projenizin belirli bir Google Cloud kaynağının ne kadarını kullanabileceğine dair kesin bir sınır belirler. Kota ile sınırladığımız iki tür kaynak kullanımı vardır:
Günlük API istekleri gibi kotayı değerlendirin . Bu kota, dakika veya gün gibi belirli bir süre sonra sıfırlanır.
Projeniz tarafından kullanılan sanal makine veya yük dengeleyici sayısı gibi tahsis kotası . Bu kota zamanla sıfırlanmaz, ancak kaynağı artık kullanmak istemediğinizde (örneğin bir GKE kümesini silerek) açıkça serbest bırakılmalıdır.
Düzenlemelere uygunluk ve güvenlik herkesin sorumluluğundadır. Sistemler buluta taşınırken bu son derece önemli hale gelir.
Bir ortam, ancak sizin yaptığınız kadar güvenlidir. Bulutta güvenliği yönetmek sizin sorumluluğunuzdadır. Bulut satıcısı, ağ ve altyapı için fiziksel güvenliği garanti eder, ancak erişiminizi yetkisiz kullanıcılara paylaşırsanız veya kullanımı yanlış yönetirseniz, sonraki etkilerin sahibi olursunuz.
Aynısı yasal uyum için de geçerlidir. GCP, yasal gereksinimleri karşılamanız için size destek, yönergeler ve çerçeve sağlayacaktır. Ancak uyum sizin sorumluluğunuzdadır. Örneğin, HIPAA için GCP , GCP güvenlik / uyumluluk belgesinde belirtildiği gibi uyumluluğu sağlamak için kullanabileceğiniz gerekli tüm altyapı sertifikalarını ve güvenliği sağlayacaktır :
Google'ın kapsamlı üçüncü taraf denetim yaklaşımı, Google'ın sınıfının en iyisi bilgi güvenliği taahhüdünün garantisini sağlamak için tasarlanmıştır. Müşteriler, Google'ın ürünlerinin HIPAA uyumluluk ihtiyaçlarını nasıl karşılayabileceğini değerlendirmek için bu üçüncü taraf denetim raporlarına başvurabilir.
Özetle, kullanım örneklerini ( Perakende , Sağlık Bakımı ve Yaşam Bilimleri ) ve referans mimariyi incelemek, planlama ve yürütme için çözüm ortamını anlamaya, bağlamsallaştırmaya ve görselleştirmeye yardımcı olabilir.
Önümüzdeki 24 saat içinde, Ethereum ağında 100 milyon token serbest bırakılacak. Bu, kripto para birimi sektöründe şimdiye kadar görülen en büyük kripto odaklı veri bilimi deneyinin başlangıcı olacak.
Torchvision kitaplığının sezgisel bir anlayışı - temel bilgilerden ileri düzeye (Bölüm 1/3) Torchvision nedir? Torchvision, PyTorch ile el ele giden bir Bilgisayar Görüşü kütüphanesidir. Verimli Görüntü ve Video dönüşümleri için yardımcı programlara, yaygın olarak kullanılan bazı önceden eğitilmiş modellere ve bazı veri setlerine sahiptir (torchvision PyTorch ile birlikte gelmez, ayrı olarak kurmanız gerekecektir.
Torchvision kitaplığının sezgisel bir şekilde anlaşılması - 14 görsel dönüşüm örneğiyle (Bölüm 2/3) Bölüm 1 için (torchvision'daki modüllere giriş), lütfen aşağıdaki bağlantıyı ziyaret edin. Bu makalede, veri kümesi (görüntüler) yüklendikten hemen sonra bir dizi halinde gerçekleştirilebilen basit görüntü dönüştürme işlevlerini deneyeceğiz.
Grafik Sinir Ağları (GNN'ler), grafik verilerinden öğrenmek için standart bir araç kutusu olarak ortaya çıktı. GNN'ler, içerik önerisi veya ilaç keşfi gibi farklı alanlarda yüksek etkili sorunlar için iyileştirmeler sağlayabilir.
Bir önceki yazımda, blob algılama ve bağlantılı bileşenlere dayalı olarak ilgilenilen nesneleri nasıl tanımlayacağımızı öğrendik. Bununla birlikte, belirli ilgi çekici nesneleri görüntülerimizden ayırmamız gereken zamanlar olacaktır.