データ サイエンスと機械学習のワークフローの観点から、ディープ ラーニング VM を使用してより多くのコンピューティング能力を備えた Colab をアップグレードすることが有益なのはなぜですか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
ディープ ラーニング VM を使用してより多くのコンピューティング能力を備えた Colab をアップグレードすると、データ サイエンスと機械学習のワークフローにいくつかのメリットがもたらされます。 この機能強化により、より効率的かつ高速な計算が可能になり、ユーザーは大規模なデータセットを使用して複雑なモデルをトレーニングおよびデプロイできるようになり、最終的にパフォーマンスと生産性の向上につながります。 アップグレードの主な利点の XNUMX つは、
Google Cloud Platform のディープ ラーニング VM を使用して、より多くのコンピューティング能力を備えた Colab をアップグレードするにはどうすればよいでしょうか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
より多くのコンピューティング能力を備えて Colab をアップグレードするには、Google Cloud Platform のディープ ラーニング仮想マシン (VM) を利用できます。 これらの VM は、機械学習モデルのトレーニングとデプロイのためのスケーラブルで強力なインフラストラクチャを提供します。 この回答では、コンピューティング機能を強化するためにディープ ラーニング VM をセットアップして使用する手順について説明します。