ຄົ້ນພົບຄວາມລັບຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບ Google
Google ກໍາລັງປະຕິວັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ໂດຍສະເຫນີວິທີການທີ່ເປັນເອກະລັກແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້. ການຝຶກອົບຮົມນີ້ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນໂລກຂອງ ML ໃນ Google Cloud. ທ່ານຈະຄົ້ນພົບວິທີການປະຕິບັດ ML ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນລະຫັດເສັ້ນດຽວໂດຍໃຊ້ແພລະຕະຟອມ AI Vertex.
Vertex AI ເປັນນະວັດຕະກໍາທີ່ສໍາຄັນ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສ້າງ, ຝຶກອົບຮົມ ແລະນຳໃຊ້ແບບ AutoML ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ. ແພລະຕະຟອມທີ່ເປັນເອກະພາບນີ້ເຮັດໃຫ້ການຈັດການຊຸດຂໍ້ມູນງ່າຍຂຶ້ນ. ມັນຍັງສະຫນອງການເກັບຮັກສາຄຸນນະສົມບັດສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບເພີ່ມຂຶ້ນ.
Google ເຂົ້າຫາ ML ໃນທາງທີ່ເປັນປະຊາທິປະໄຕໃນການເຂົ້າເຖິງຂອງມັນ. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ. ພວກເຂົາສ້າງປື້ມບັນທຶກ Workbench ໂດຍໃຊ້ກອບເຊັ່ນ TensorFlow ແລະ Pytorg. ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນນີ້ເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ບໍ່ສິ້ນສຸດສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ ML ແລະຜູ້ທີ່ກະຕືລືລົ້ນ.
ການຝຶກອົບຮົມກວມເອົາຫ້າໄລຍະທີ່ສໍາຄັນຂອງ ML. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການປ່ຽນກໍລະນີການນໍາໃຊ້ເຂົ້າໄປໃນການແກ້ໄຂ ML ທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ແຕ່ລະໄລຍະແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ກັບຄວາມສໍາເລັດຂອງໂຄງການ ML ຂອງທ່ານ. ທ່ານຈະເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງພວກມັນຈຶ່ງມີຄວາມສໍາຄັນແລະວິທີການນໍາໃຊ້ພວກມັນ.
ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຝຶກອົບຮົມນີ້ແມ່ນການຮັບຮູ້ຄວາມລໍາອຽງຂອງ ML. ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວິທີການກໍານົດແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງເຫຼົ່ານີ້. ຄວາມຮູ້ນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການສ້າງລະບົບ ML ທີ່ຍຸດຕິທໍາແລະເຊື່ອຖືໄດ້.
ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະຄົ້ນຫາປື້ມບັນທຶກທີ່ຄຸ້ມຄອງໃນ Vertex AI. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບການພັດທະນາ ML. ພວກເຂົາສະເຫນີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະພະລັງງານທີ່ບໍ່ກົງກັນສໍາລັບໂຄງການຂອງທ່ານ.
ສຸດທ້າຍ, ການຝຶກອົບຮົມທົບທວນການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບຂະບວນການ ML ໃນ Vertex AI. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໂຄງການ ML ຂອງທ່ານ. ຄວາມຊໍານານນີ້ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການລວມເອົາ ML ເຂົ້າໃນຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
ການນຳໃຊ້ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້: ການປະຕິວັດຢູ່ Google
Google ຫັນປ່ຽນປັນຍາປະດິດ (AI) ໄປສູ່ການແກ້ໄຂຢ່າງຈິງຈັງ. ວິທີການຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ເປີດຂອບເຂດໃຫມ່. ມາສຳຫຼວດເບິ່ງວ່າ Google ໃຊ້ ML ແນວໃດເພື່ອສ້າງນະວັດຕະກໍາ ແລະ ປະສິດທິພາບການນຳໃຊ້.
ML ຢູ່ Google ບໍ່ຈໍາກັດພຽງແຕ່ທິດສະດີ. ມັນແປເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກປະຕິບັດ, ການປ່ຽນແປງຊີວິດ. ແອັບພລິເຄຊັນເຫຼົ່ານີ້ມີຕັ້ງແຕ່ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າຈົນເຖິງການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນ. ທຸກໆໂຄງການ ML ຢູ່ Google ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ງ່າຍ ແລະປັບປຸງການໂຕ້ຕອບປະຈໍາວັນຂອງພວກເຮົາກັບເຕັກໂນໂລຊີ.
Google ໃຊ້ ML ເພື່ອເຂົ້າໃຈແລະຄາດຄະເນພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ໃຊ້. ຄວາມເຂົ້າໃຈນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈແລະເປັນສ່ວນບຸກຄົນຫຼາຍຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງ, ML algorithms ກໍາລັງປັບປຸງຜົນການຄົ້ນຫາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ພວກເຂົາເຮັດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໃນເວທີເຊັ່ນ YouTube.
ພື້ນທີ່ທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນການປັບປຸງຄວາມປອດໄພ. Google ປະສົມປະສານ ML ເຂົ້າໃນລະບົບຄວາມປອດໄພຂອງຕົນເພື່ອກວດຫາ ແລະປ້ອງກັນໄພຂົ່ມຂູ່. ການເຊື່ອມໂຍງນີ້ເສີມສ້າງການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້. ມັນຮັບປະກັນປະສົບການອອນໄລນ໌ທີ່ປອດໄພກວ່າສໍາລັບທຸກຄົນ.
Google ຍັງຊອກຫາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ ML ໃນຂະແຫນງການແພດ. ບໍລິສັດອອກແບບວິທີແກ້ໄຂທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຊ່ວຍປະຕິບັດໃນການວິນິດໄສຂອງ pathologies. ຜູ້ຊ່ວຍເຫຼົ່ານີ້ລວມເອົາ ML algorithms ທີ່ສາມາດຕີຄວາມຫມາຍການສະແກນທາງການແພດທີ່ມີລະດັບຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ໂດດເດັ່ນ.
Google ບໍ່ພຽງແຕ່ພັດທະນາ ML. ພວກເຂົາເຈົ້ານໍາໃຊ້ມັນເພື່ອສ້າງວິທີແກ້ໄຂທີ່ປັບປຸງຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງພວກເຮົາ. ວິທີການປະຕິບັດນີ້ກັບ ML ຢູ່ Google ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງ AI. ມັນສ້າງແຮງບັນດານໃຈໃຫ້ເຕັກໂນໂລຊີອັດສະລິຍະລຸ້ນໃໝ່.
ສຳຫຼວດ Frontiers of ML ຢູ່ Google
Google ກໍາລັງຊຸກຍູ້ຂອບເຂດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML). ການຂຸດຄົ້ນນີ້ນໍາໄປສູ່ການຄົ້ນພົບແລະການປະດິດສ້າງປະຕິວັດ. ຂໍໃຫ້ເບິ່ງວ່າ Google ກໍາລັງຊຸກຍູ້ ML ເຫນືອພື້ນຖານແນວໃດເພື່ອກໍານົດອະນາຄົດຂອງເຕັກໂນໂລຢີ.
ML ຢູ່ Google ບໍ່ພຽງແຕ່ຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການໃນປະຈຸບັນ. ລາວຄາດການສິ່ງທ້າທາຍໃນອະນາຄົດ. ຄວາມຄາດຫວັງນີ້ນໍາໄປສູ່ການແກ້ໄຂ avant-garde. ມັນຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາເຫັນແລະນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ.
Google ກໍາລັງປະສົມປະສານ ML ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ, ຕັ້ງແຕ່ລົດໃຫຍ່ໄປຫາການສຶກສາ. ໃນອຸດສາຫະກໍາລົດໃຫຍ່, ML ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການພັດທະນາຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ. ຍານພາຫະນະເຫຼົ່ານີ້ຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພສູງສຸດ.
ໃນການສຶກສາ, Google ໃຊ້ ML ເພື່ອປັບແຕ່ງການຮຽນຮູ້ສ່ວນຕົວ. Algorithms ປັບເນື້ອຫາໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງນັກຮຽນແຕ່ລະຄົນ. ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວນີ້ເຮັດໃຫ້ການສຶກສາມີປະສິດທິພາບ ແລະເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
Google ຍັງຄົ້ນຫາ ML ສໍາລັບສະພາບແວດລ້ອມ. ພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງພັດທະນາລະບົບທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍຄາດຄະເນການປ່ຽນແປງດິນຟ້າອາກາດ ແລະແຜນການປະຕິບັດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, Google ກໍາລັງປະດິດສ້າງໃນການໂຕ້ຕອບມະນຸດກັບຄອມພິວເຕີ. ML ເຮັດໃຫ້ການໂຕ້ຕອບ intuitive ແລະຕອບສະຫນອງຫຼາຍ. ນະວັດຕະກໍານີ້ປັບປຸງການໂຕ້ຕອບຂອງພວກເຮົາກັບອຸປະກອນດິຈິຕອນ ແລະການບໍລິການ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, Google ບໍ່ຈໍາກັດການໃຊ້ ML. ພວກເຂົາເຈົ້າເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການປະດິດສ້າງ. ການຫັນປ່ຽນນີ້ເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ບໍ່ສິ້ນສຸດສໍາລັບອະນາຄົດຂອງເຕັກໂນໂລຢີ. ນາງສ້າງແຮງບັນດານໃຈໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານ ແລະຜູ້ທີ່ກະຕືລືລົ້ນໃນທົ່ວໂລກ.
→ → → ທ່ານກໍາລັງຝຶກອົບຮົມ? ເພີ່ມ Gmail ໃສ່ລາຍການຂອງທ່ານ, ຄໍາແນະນໍາທີ່ສໍາຄັນເພື່ອ excel←←←
