ML TUKE¶

Platforma pre strojové učenie a AI¶

Kubeflow na infraštruktúre TUKE. Trénujte modely, spúšťajte experimenty a nasadzujte AI riešenia bez starostí o hardware.

Vytvorenie notebooku

Prihláste sa ku Kubeflow a spustite si prostredie.

Návod
Disky a súbory

Zväzky s dátami a prehliadač súborov.

Návod
Globálny zdieľaný dataset

Spoločný priečinok pre dátové sady k cvičeniam.

Pravidlá
Vytvorenie image

Vytvorte si vlastný Docker image pre svoje projekty.

Návod
FAQ

Často kladené otázky o ML TUKE.

Pozrieť

Kubeflow platforma: Kompletný ekosystém pre ML - od prípravy dát až po nasadenie modelov.
Perzistentné úložisko: Kvóta 60 GB na diskové zväzky, dáta zostávajú aj po vypnutí notebooku.
Hotové prostredia: Jupyter, RStudio, VS Code pripravené na okamžité použitie.
Zadarmo: Pre študentov a zamestnancov TUKE bez poplatkov.

Jupyter Notebook
- Python, dátová analýza
- Vizualizácia a prototypovanie
- TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
RStudio
- Štatistické výpočty
- Práca s dátami v R
- Analytické úlohy
VS Code
- Univerzálne vývojové prostredie
- Git integrácia
- Pokročilé nástroje a rozšírenia

Fáza	Možnosti
Príprava dát	ETL, transformácie, validácia datasetov
Tréning	Tréning modelov na CPU, sledovanie experimentov
Ladenie	Hyperparameter tuning, experimenty
Nasadenie	Inference služby, produkčné API
Monitoring	Sledovanie výkonu, životný cyklus modelov

Študenti
- Semestrálne a diplomové práce
- Experimenty s ML/AI
- Kurzy strojového učenia
Výskumníci
- Vedecké projekty
- Publikácie a experimenty
- Spracovanie veľkých datasetov
Zamestnanci
- Výskumné granty
- Spolupráca na projektoch
- Vývoj AI riešení

Prvé kroky
1. Prihláste sa pomocou TUKE ID
2. Vytvorte si notebook server
3. Vyberte prostredie (Jupyter/RStudio/VS Code)
4. Začnite experimentovať
Prístup k portálu
Potrebuješ pomoc?

Pozrite si často kladené otázky.

FAQ