이제 단종된 Google Cloud Datalab을 대체하는 것은 무엇인가요?
데이터 탐색, 분석, 시각화를 위한 인기 있는 노트북 환경인 Google Cloud Datalab은 실제로 중단되었습니다. 그러나 Google은 머신러닝 작업을 위해 Datalab을 사용하는 사용자를 위해 대체 솔루션을 제공했습니다. Google Cloud Datalab의 권장 대체품은 Google Cloud AI Platform Notebooks입니다. Google Cloud AI Platform 노트북은
실습에서 Cloud Datalab 인스턴스와 새 노트북을 만드는 데 관련된 단계는 무엇인가요?
실험실에서 Cloud Datalab 인스턴스와 새 노트북을 만들려면 이 강력한 도구를 성공적으로 설정하고 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 필수적인 몇 가지 단계가 필요합니다. 이 설명에서는 각 단계를 자세히 살펴보고 사용자에게 포괄적인 가이드를 제공합니다. 1단계: 클라우드 콘솔을 열어
JupyterLab이란 무엇이며 딥 러닝 VM에서 어떻게 액세스할 수 있습니까?
JupyterLab은 사용자가 코드(예: Python, R, Julia)와 서식 있는 텍스트 요소(예: 방정식, 시각화, 내러티브 텍스트)를 모두 포함하는 문서를 만들고 공유할 수 있는 오픈 소스 웹 기반 대화형 개발 환경(IDE)입니다. . 데이터 분석, 과학적 컴퓨팅 및 기계 학습 워크플로를 위한 유연하고 강력한 환경을 제공합니다. 딥의 맥락에서
Google Compute Engine의 딥 러닝 VM 이미지는 머신 러닝 환경 설정을 어떻게 간소화할 수 있나요?
Google Compute Engine(GCE)의 딥 러닝 VM 이미지는 딥 러닝 작업을 위한 기계 학습 환경을 설정하는 간단하고 효율적인 방법을 제공합니다. 이러한 사전 구성된 가상 머신(VM) 이미지는 딥 러닝에 필요한 모든 필수 도구와 라이브러리를 포함하는 포괄적인 소프트웨어 스택을 제공하므로 수동 설치가 필요하지 않습니다.