Although the graph representation o

Although the graph representation of a pipeline provides an intuitive overview of thetasks in the pipeline and their dependencies, you may find yourself wondering why wewouldn’t just use a simple script to run this linear chain of three steps. To illustratesome advantages of the graph-based approach, let’s jump to a slightly bigger example.In this new use case, we’ve been approached by the owner of an umbrella companywho was inspired by our weather dashboard and would like to try to use machinelearning (ML) to increase the efficiency of their operation. To do so, the companyowner would like us to implement a data pipeline that creates an ML model correlating umbrella sales with weather patterns. This model can then be used to predict howmuch demand there will be for the company’s umbrellas in the coming weeks, depending on the weather forecasts for those weeks

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม้ว่าการแสดงกราฟของไปป์ไลน์จะให้ภาพรวมที่เข้าใจง่ายของงานในไปป์ไลน์และการขึ้นต่อกันของงานเหล่านั้น คุณอาจพบว่าตัวเองสงสัยว่าทำไมเราไม่ใช้สคริปต์ง่ายๆ เพื่อรันลูกโซ่เชิงเส้นที่มีสามขั้นตอนนี้ เพื่อแสดงให้เห็นข้อดีบางประการของแนวทางแบบกราฟ เราจะข้ามไปยังตัวอย่างที่ใหญ่กว่าเล็กน้อย ในกรณีการใช้งานใหม่นี้ เราได้รับการติดต่อจากเจ้าของบริษัทแม่ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากแดชบอร์ดสภาพอากาศของเรา และต้องการลองใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของพวกเขา ในการทำเช่นนั้นเจ้าของบริษัทต้องการให้เราใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลที่สร้างโมเดล ML ที่สัมพันธ์กับยอดขายทั่วไปกับรูปแบบสภาพอากาศ แบบจำลองนี้สามารถนำไปใช้คาดการณ์ได้ว่าจะมีความต้องการร่มของบริษัทมากเพียงใดในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ขึ้นอยู่กับการพยากรณ์อากาศในสัปดาห์เหล่านั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้ว่าการแสดงภาพกราฟิกของท่อให้ความถูกต้อง
งานในท่อและการพึ่งพาคุณอาจพบว่าตัวเองสงสัยว่าทำไมเรา
จะไม่ใช้แค่สคริปต์ง่ายๆในการเรียกใช้โซ่เชิงเส้นนี้ประกอบด้วยสามขั้นตอน ตัวอย่างคำอธิบาย
ข้อดีบางอย่างของวิธีการตามแผนภาพลองข้ามไปยังตัวอย่างที่ใหญ่กว่าเล็กน้อย
ในกรณีการใช้งานใหม่นี้เจ้าของ บริษัท ร่มได้ติดต่อเรา
เขาได้รับแรงบันดาลใจจากแดชบอร์ดสภาพอากาศของเราและต้องการที่จะลองใช้เครื่อง
การเรียนรู้ (ML) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ด้วยเหตุนี้ บริษัทฯ
เจ้าของต้องการให้เราใช้ท่อข้อมูลเพื่อสร้างโมเดล ML ที่เชื่อมโยงการขายร่มและรูปแบบสภาพอากาศ จากนั้นสามารถใช้แบบจำลองในการคาดการณ์
ร่มของ บริษัท นี้จะเป็นที่ต้องการอย่างมากในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้าตามการพยากรณ์อากาศสำหรับสัปดาห์ข้างหน้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้ว่าการแสดงกราฟิกของท่อจะให้
ภารกิจในท่อ และการพึ่งพาของพวกเขา คุณอาจพบว่าตัวเองสงสัยว่าทําไมเรา
ไม่เพียงแค่ใช้สคริปต์ง่ายๆเพื่อเรียกใช้ห่วงโซ่เชิงเส้นสามขั้นตอนนี้ เพื่ออธิบายว่า
ข้อดีบางประการของวิธีการที่ใช้กราฟให้ข้ามไปยังตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเล็กน้อย
ในกรณีการใช้งานใหม่นี้ เจ้าของบริษัทร่มพบเรา
ใครได้รับแรงบันดาลใจจากแดชบอร์ดสภาพอากาศของเรา และต้องการที่จะลองใช้เครื่อง
การเรียนรู้( ML )เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดําเนินงานของพวกเขา และด้วยเหตุนี้บริษัท
เจ้าของต้องการให้เราใช้ท่อข้อมูล สร้างโมเดล ml ของการขายร่ม ที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบสภาพอากาศ. แบบจําลองนี้สามารถใช้ในการทํานาย
จากการพยากรณ์อากาศในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ความต้องการร่มของบริษัทจะมีขนาดใหญ่ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า