AutoML과 Vertex AI의 차이점은 무엇인가요?
AutoML과 Vertex AI는 머신러닝 모델 구축 및 배포 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 두 가지 머신러닝 서비스입니다. 두 서비스 모두 사용자가 광범위한 전문 지식 없이도 머신러닝 기능을 활용할 수 있도록 한다는 목표를 공유하지만 AutoML과 Vertex AI 간에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
컨테이너화된 애플리케이션이란 무엇입니까?
클라우드 컴퓨팅, 특히 Google Cloud Platform(GCP) 및 Google Kubernetes Engine(GKE)과 관련하여 컨테이너화된 애플리케이션은 애플리케이션과 해당 종속성을 컨테이너라고 하는 독립형 단위로 패키징하는 방식을 의미합니다. 이러한 컨테이너화 접근 방식을 통해 애플리케이션은 다양한 컴퓨팅 환경에서 일관되고 안정적으로 실행될 수 있습니다.
Dataflow와 BigQuery의 차이점은 무엇인가요?
Dataflow와 BigQuery는 모두 데이터 분석을 위해 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 강력한 도구이지만 서로 다른 목적으로 사용되며 고유한 기능을 가지고 있습니다. 조직이 분석 요구 사항에 맞는 올바른 도구를 선택하려면 이러한 서비스 간의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. Dataflow는 병렬 실행을 위해 GCP에서 제공하는 관리형 서비스입니다.
Cloud Shell을 구성하는 방법은 무엇입니까?
Google Cloud Platform(GCP)에서 Cloud Shell을 구성하려면 몇 가지 단계를 따라야 합니다. Cloud Shell은 사전 설치된 도구와 라이브러리를 사용하여 가상 머신(VM)에 대한 액세스를 제공하는 웹 기반 대화형 셸 환경입니다. 이를 통해 GCP 리소스를 관리하고 별도의 작업 없이도 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
Google Cloud Console과 Google Cloud Platform을 어떻게 구별하나요?
Google Cloud Console과 Google Cloud Platform은 Google Cloud 서비스의 광범위한 생태계 내에서 서로 다른 두 가지 구성요소입니다. 서로 밀접하게 관련되어 있지만 Google Cloud 환경을 효과적으로 탐색하고 활용하려면 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. GCP 콘솔이라고도 알려진 Google Cloud Console은
Google 클라우드 플랫폼(GCP)이란 무엇인가요?
GCP(Google Cloud Platform)는 Google에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 제품군입니다. 개발자와 조직이 Google 인프라에서 애플리케이션과 서비스를 구축, 배포, 확장할 수 있는 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. GCP는 인공 지능을 비롯한 다양한 워크로드를 실행하기 위한 강력하고 안전한 환경을 제공합니다.
Google Cloud Machine Learning Engine(CMLE)은 자동 리소스 획득 및 구성을 제공하고 모델 학습이 완료된 후 리소스 종료를 처리하나요?
CMLE(Cloud Machine Learning Engine)는 분산 및 병렬 방식으로 기계 학습 모델을 교육하기 위해 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 강력한 도구입니다. 그러나 자동 리소스 획득 및 구성을 제공하지 않으며 모델 교육이 완료된 후 리소스 종료를 처리하지 않습니다. 이 답변에서 우리는
Google Cloud에서 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 먼저 Google Storage(GCS)에 데이터세트를 업로드해야 하나요?
인공 지능 및 기계 학습 분야에서 클라우드에서 모델을 훈련하는 과정에는 다양한 단계와 고려 사항이 포함됩니다. 그러한 고려 사항 중 하나는 훈련에 사용되는 데이터 세트의 저장입니다. 기계 학습 모델을 교육하기 전에 Google Storage(GCS)에 데이터 세트를 업로드하는 것이 절대 요구 사항은 아니지만
네트워크를 통해 gsutil 명령줄 도구를 사용하여 중소 규모 데이터세트를 업로드할 수 있나요?
Google Cloud Platform에서 제공하는 gsutil 명령줄 도구는 네트워크를 통해 중소 규모 데이터세트를 업로드하는 편리하고 효율적인 방법을 제공합니다. gsutil을 사용하면 사용자는 확장 가능하고 내구성이 뛰어난 객체 스토리지 서비스인 Google Cloud Storage와 상호작용하여 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. gsutil을 사용하여 데이터 세트를 업로드하려면 다음이 필요합니다.
클라우드 AutoML이란 무엇입니까?
Cloud AutoML은 사용자가 기계 학습에 대한 광범위한 지식이나 코딩 전문 지식 없이도 맞춤형 기계 학습 모델을 구축할 수 있도록 해주는 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 강력한 도구입니다. 다양한 작업을 자동화하여 기계 학습 모델을 생성, 교육 및 배포하는 프로세스를 단순화합니다. AutoML의 핵심은 기계를 민주화하도록 설계되었습니다.