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AI in Depth : Cloud Dataproc은 Yarn에 TensorFlow를 충족시킵니다 : TonY가 클러스터에서 올바르게 훈련하도록하십시오.

Apache Hadoop은 분산 된 저장소 및 데이터 처리를위한 오래되고 장기적인 프레임 워크가되었습니다. Google의 Cloud Dataproc 은 쉽고 비용 효율적인 방식으로 Apache Spark 및 Apache Hadoop 클러스터를 실행하기위한 빠르고 사용하기 쉽고 완벽하게 관리되는 클라우드 서비스입니다. Cloud Dataproc을 사용하면 기본 인프라에 대한 걱정없이 분산 스토리지 플랫폼을…

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기계 제작 : 기계 학습 수명주기

Google 직원으로서 나의 역할 중 하나는 기계 학습 (ML)에 관한 소프트웨어 개발 커뮤니티를 교육하는 것입니다. 많은 개인을위한 첫 번째 소개는 '모델'이라고하는 것입니다. 모델을 구축하고 튜닝하고 예측 능력을 평가하는 것이 많은 흥미와 흥미를 유발했지만 많은 조직에서는 기계 학습이 소프트웨어 개발 수명주기에 어떻게 맞춰…

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클라우드 AI를 사용하여 박스 스킬이 워크 플로우를 최적화하는 방법

수동으로 파일을 업로드하고 태그를 추가해야했던 적이 있습니까? 재미 없어. 그러나 기계 학습 알고리즘은 점점 더 많은 양의 컨텐츠를 자동으로 분류하고 태그를 지정할 수 있도록 도와줍니다. 또한 회사에서 널리 사용되는 파일 공유, 저장 및 공동 작업 서비스 인 Box를 사용하는 경우 Box의 개발자 툴킷에있는…

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클라우드 스케줄러가있는 Compute Engine에서 cron 작업을 안정적으로 실행합니다.

많은 시스템에서 정기적으로 예약 된 작업이 있지만 이러한 작업을 분산 환경에서 안정적으로 실행하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 가상 머신에서 표준 UNIX cron 작업 스케줄링 서비스 를 실행하려고한다고 상상해보십시오 . 자동 확장 및 네트워크 분할로 인해 많은 개별 기계가 출퇴근을합니다. 따라서 예정된 인스턴스를 사용할 수 없기 때문에 중요한…

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AI의 깊이 : ML을 사용하여 가전 제품 모니터링

홈 오토메이션의 인기와 전기 요금이 전 세계적으로 증가함에 따라 에너지 절약은 많은 소비자에게 최우선 순위가되었습니다. 가정용 스마트 계량기를 사용하면 가정용 전력 소비량을 측정하고 기록 할 수 있으며 기계 학습 모델의 출력을 통해 계량기 데이터를 분석하여 개별 기기 동작을 정확하게 예측할 수…

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