Google Cloud Datalab が廃止されたため、その代替となるものは何ですか?
データ探索、分析、視覚化のための人気のノートブック環境である Google Cloud Datalab は、実際に廃止されました。ただし、Google は、機械学習タスクを Datalab に依存していたユーザーに代替ソリューションを提供しました。 Google Cloud Datalab の代替として推奨されるのは、Google Cloud AI Platform Notebooks です。 Google Cloud AI Platform Notebooks は
ラボで Cloud Datalab インスタンスと新しいノートブックを作成するにはどのような手順が必要ですか?
ラボで Cloud Datalab インスタンスと新しいノートブックを作成するには、大規模なデータセットを分析するためのこの強力なツールを適切にセットアップして使用するために不可欠ないくつかの手順が必要です。 この説明では、各ステップを詳しく説明し、ユーザーに包括的なガイドを提供します。 ステップ 1: Cloud コンソールを開く
JupyterLab とは何ですか?深層学習 VM でどのようにアクセスできますか?
JupyterLab は、ユーザーがコード (Python、R、Julia など) とリッチ テキスト要素 (方程式、視覚化、説明文など) の両方を含むドキュメントを作成および共有できるオープンソースの Web ベースの対話型開発環境 (IDE) です。 。 データ分析、科学計算、機械学習のワークフローに柔軟で強力な環境を提供します。 ディープの文脈では
Google Compute Engine 上のディープ ラーニング VM イメージを使用すると、機械学習環境のセットアップをどのように簡素化できるでしょうか?
Google Compute Engine (GCE) 上のディープ ラーニング VM イメージは、ディープ ラーニング タスク用の機械学習環境をセットアップするための簡略化された効率的な方法を提供します。 これらの事前構成された仮想マシン (VM) イメージは、ディープ ラーニングに必要なすべてのツールとライブラリを含む包括的なソフトウェア スタックを提供し、手動インストールの必要性を排除します。