Qual è la differenza tra AutoML e Vertex AI?
AutoML e Vertex AI sono due servizi di machine learning offerti da Google Cloud Platform (GCP) che mirano a semplificare il processo di creazione e implementazione di modelli di machine learning. Sebbene entrambi i servizi condividano l'obiettivo di consentire agli utenti di sfruttare le funzionalità di machine learning senza competenze approfondite, esistono diverse differenze chiave tra AutoML e Vertex AI.
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Panoramica di GCP, Panoramica di GCP Machine Learning
Cos'è l'applicazione containerizzata?
Un'applicazione containerizzata, nel contesto del Cloud Computing e specificamente in relazione a Google Cloud Platform (GCP) e Google Kubernetes Engine (GKE), si riferisce alla pratica di confezionare un'applicazione e le sue dipendenze in un'unità autonoma chiamata contenitore. Questo approccio di containerizzazione consente all'applicazione di essere eseguita in modo coerente e affidabile su diversi computer
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Concetti di base di GCP, GKE di Google Kubernetes Engine
Qual è la differenza tra Dataflow e BigQuery?
Dataflow e BigQuery sono entrambi potenti strumenti offerti da Google Cloud Platform (GCP) per l'analisi dei dati, ma hanno scopi diversi e hanno caratteristiche distinte. Comprendere le differenze tra questi servizi è fondamentale affinché le organizzazioni possano scegliere lo strumento giusto per le loro esigenze analitiche. Dataflow è un servizio gestito fornito da GCP per l'esecuzione parallela
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Concetti di base di GCP, Flusso di dati
Come configurare una cloud shell?
Per configurare una Cloud Shell nella Google Cloud Platform (GCP), è necessario seguire alcuni passaggi. Cloud Shell è un ambiente shell interattivo basato sul Web che fornisce l'accesso a una macchina virtuale (VM) con strumenti e librerie preinstallati. Ti consente di gestire le tue risorse GCP ed eseguire varie attività senza necessità
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Introduzione a GCP, Cloud Shell
Come distinguere Google Cloud Console e Google Cloud Platform?
Google Cloud Console e Google Cloud Platform sono due componenti distinti all'interno dell'ecosistema più ampio dei servizi Google Cloud. Sebbene siano strettamente correlati, è importante comprendere le differenze tra loro per navigare e utilizzare in modo efficace l'ambiente Google Cloud. La console Google Cloud, nota anche come console GCP, lo è
Cos'è Google Cloud Platform (GCP)?
GCP, o Google Cloud Platform, è una suite di servizi di cloud computing fornita da Google. Offre un'ampia gamma di strumenti e servizi che consentono a sviluppatori e organizzazioni di creare, distribuire e scalare applicazioni e servizi sull'infrastruttura di Google. GCP fornisce un ambiente robusto e sicuro per l'esecuzione di vari carichi di lavoro, tra cui intelligenza artificiale e
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) offre l'acquisizione e la configurazione automatiche delle risorse e gestisce l'arresto delle risorse al termine dell'addestramento del modello?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) è un potente strumento fornito da Google Cloud Platform (GCP) per addestrare modelli di machine learning in modo distribuito e parallelo. Tuttavia, non offre l'acquisizione e la configurazione automatiche delle risorse, né gestisce l'arresto delle risorse una volta terminato il training del modello. In questa risposta, lo faremo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, GCP BigQuery e set di dati aperti
È necessario prima caricare su Google Storage (GCS) un set di dati per addestrare su di esso un modello di machine learning in Google Cloud?
Nel campo dell’Intelligenza Artificiale e del machine learning, il processo di training dei modelli nel cloud prevede diversi passaggi e considerazioni. Una di queste considerazioni è l'archiviazione del set di dati utilizzato per l'addestramento. Anche se non è un requisito assoluto caricare il set di dati su Google Storage (GCS) prima di addestrare un modello di machine learning
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Strumenti di Google per il machine learning, Google Cloud Datalab: taccuino nel cloud
È possibile eseguire il caricamento di set di dati di piccole e medie dimensioni con lo strumento da riga di comando gsutil attraverso la rete?
Lo strumento da riga di comando gsutil, fornito da Google Cloud Platform, offre un modo comodo ed efficiente per caricare set di dati di piccole e medie dimensioni attraverso la rete. Con gsutil, gli utenti possono interagire con Google Cloud Storage, un servizio di archiviazione di oggetti scalabile e durevole, per archiviare e recuperare dati. Per caricare set di dati utilizzando gsutil, è necessario disporre del file
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Piattaforma AI di Google Cloud, Formazione su AI Platform con algoritmi integrati
Cos'è Cloud AutoML?
Cloud AutoML è un potente strumento offerto da Google Cloud Platform (GCP) che consente agli utenti di creare modelli di machine learning personalizzati senza una conoscenza approfondita del machine learning o competenze di codifica. Semplifica il processo di creazione, formazione e distribuzione di modelli di machine learning automatizzando varie attività. Fondamentalmente, AutoML è progettato per democratizzare la macchina
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Panoramica di GCP, Panoramica di GCP Machine Learning