Ako sa možno zaregistrovať do platformy Google Cloud Platform a získať praktické skúsenosti a prax?
Ak sa chcete zaregistrovať do služby Google Cloud v kontexte certifikačného programu umelej inteligencie a strojového učenia, ktorý sa konkrétne zameriava na predpovede bez serverov vo veľkom rozsahu, budete musieť vykonať sériu krokov, ktoré vám umožnia pristupovať k platforme a efektívne využívať jej zdroje.
Google Cloud Platform (GCP) ponúka širokú škálu služieb, ktoré sú obzvlášť výhodné pre úlohy strojového učenia, vrátane spracovania údajov, školenia modelov a nasadzovania prediktívnych modelov.
Nasledujúca príručka poskytuje podrobné vysvetlenie procesu registrácie vrátane predpokladov, vytvorenia účtu a kľúčových aspektov používania služieb strojového učenia Google Cloud.
Predpoklady na registráciu
1. Účet Google: Skôr ako začnete, uistite sa, že máte účet Google. Je to potrebné, pretože GCP je integrovaný s balíkom služieb Google. Ak ho nemáte, môžete si ho vytvoriť na stránke vytvorenia účtu Google.
2. Spôsob platby: Hoci program GCP ponúka bezplatnú úroveň s obmedzenými zdrojmi, na registráciu budete musieť zadať platný spôsob platby (kreditná karta alebo bankový účet). Vyžaduje sa to na overenie vašej identity a účtovanie v prípade, že prekročíte limity bezplatnej úrovne.
3. Oboznámenie sa s konceptmi cloud computingu: Aj keď to nie je povinné, základné pochopenie konceptov cloud computingu, ako sú virtuálne stroje, úložisko a siete, môže byť prospešné. Tieto základné znalosti vám pomôžu efektívnejšie sa orientovať na platforme.
Proces registrácie krok za krokom
Krok 1: Prístup k platforme Google Cloud Platform
– Prejdite do [Google Cloud Platform Console] (https://console.cloud.google.com/). Toto je centrálny uzol, kde budete spravovať všetky svoje cloudové služby a zdroje.
Krok 2: Spustenie bezplatnej skúšobnej verzie
– Keď sa dostanete do konzoly GCP, uvidíte možnosť „Začať zadarmo“. Kliknutím na toto tlačidlo spustíte proces registrácie. Google ponúka bezplatnú skúšobnú verziu, ktorá zahŕňa kredity v hodnote 300 USD, ktoré je možné použiť počas 90 dní. To je ideálne na experimentovanie so službami strojového učenia bez okamžitého finančného záväzku.
Krok 3: Nastavenie fakturácie
– Zobrazí sa výzva na nastavenie fakturačného účtu. Podľa potreby zadajte svoje platobné údaje. Uisťujeme vás, že poplatok vám nebude účtovaný, kým neprekročíte limity bezplatnej úrovne alebo kým sa nevyčerpajú skúšobné kredity. Google Cloud poskytuje funkciu upozornenia na fakturáciu, ktorá vás môže upozorniť, keď sa blížite k limitom svojich výdavkov.
Krok 4: Vytvorenie projektu
– Po nastavení fakturácie budete musieť vytvoriť nový projekt. Projekty v GCP predstavujú spôsob, ako organizovať svoje zdroje a služby. Kliknite na rozbaľovaciu ponuku projektu v hornom navigačnom paneli a vyberte možnosť „Nový projekt“. Pomenujte svoj projekt a vyberte fakturačný účet, ktorý ste práve vytvorili.
Krok 5: Povolenie rozhraní API a služieb
– Pre úlohy strojového učenia budete musieť povoliť špecifické rozhrania API. Prejdite do sekcie „API & Services“ v konzole a povoľte rozhranie Cloud Machine Learning Engine API, okrem iného, ktoré môže byť relevantné pre váš kurz. Tieto rozhrania API poskytujú potrebnú funkčnosť na nasadenie a správu modelov strojového učenia.
Používanie služby Google Cloud na strojové učenie
Po registrácii a nastavení účtu môžete začať skúmať možnosti strojového učenia služby Google Cloud. Tu je niekoľko kľúčových služieb a konceptov, ktoré budú užitočné v kontexte vášho kurzu:
Platforma Google Cloud AI
- Platforma AI: Toto je komplexný balík nástrojov a služieb navrhnutých na vytváranie, školenie a nasadzovanie modelov strojového učenia. Podporuje populárne rámce ako TensorFlow, PyTorch a Scikit-learn. Platforma AI poskytuje spravované služby, čo znamená, že sa nemusíte starať o základnú infraštruktúru.
- Tréningové modely: Platformu AI môžete použiť na trénovanie modelov v mierke. Podporuje distribuovaný tréning a ladenie hyperparametrov, ktoré sú nevyhnutné pre optimalizáciu výkonu modelu. Školiace úlohy môžete odoslať priamo z vášho lokálneho prostredia alebo z cloudovej konzoly.
- Nasadzovanie modelov: Keď je váš model vyškolený, platforma AI vám umožní nasadiť ho ako REST API. To uľahčuje integráciu vášho modelu do aplikácií a služieb a poskytuje bezserverové predpovede vo veľkom rozsahu.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: Táto služba sa používa na ukladanie veľkých súborov údajov a artefaktov modelov. Ide o škálovateľné úložné riešenie, ktoré sa bezproblémovo integruje s inými službami Google Cloud. Cloud Storage môžete použiť na správu vašich tréningových dát a ukladanie výstupov vašich procesov strojového učenia.
BigQuery
- BigQuery: Toto je plne spravovaný dátový sklad bez servera, ktorý umožňuje rýchle SQL dotazy s využitím výpočtového výkonu infraštruktúry Google. Je obzvlášť užitočný na analýzu veľkých súborov údajov a možno ho integrovať s pracovnými postupmi strojového učenia na odvodenie prehľadov a trénovanie modelov.
Dátový tok
- Dátový tok: Táto služba poskytuje možnosti spracovania údajov v reálnom čase. Je to užitočné na predbežné spracovanie údajov pred ich vložením do modelov strojového učenia. Dátový tok podporuje Apache Beam, čo vám umožňuje písať kanály na spracovanie údajov, ktoré sú prenosné v rôznych prostrediach spustenia.
Príklad použitia: Predpovede bez servera v mierke
Zvážte scenár, v ktorom ste vyvinuli model strojového učenia na predpovedanie odchodu zákazníkov pre telekomunikačnú spoločnosť. Pomocou služby Google Cloud môžete tento model nasadiť na platformu AI a vystaviť ho ako rozhranie API. To umožňuje systému CRM spoločnosti robiť predpovede v reálnom čase o riziku odchodu zákazníkov pre prichádzajúce údaje o zákazníkoch.
- Príjem údajov: Použite tok údajov na predspracovanie a čistenie údajov o zákazníkoch v reálnom čase, keď prídu.
- Nasadenie modelu: Nasaďte trénovaný model na platforme AI, ktorá sa automaticky škáluje na základe dopytu a poskytuje predpovede bez servera.
- Integrácia: Integrujte REST API platformy AI so systémom CRM, čo umožní zástupcom služieb zákazníkom získať skóre rizika odchodu a prijať proaktívne opatrenia na udržanie zákazníkov.
Kľúčové úvahy
- Riadenie nákladov: Sledujte svoje používanie služieb Google Cloud, aby ste sa vyhli neočakávaným poplatkom. Použite informačný panel fakturácie a nastavte si upozornenia na sledovanie svojich výdavkov.
- zabezpečenia: Implementujte osvedčené postupy na zabezpečenie svojich cloudových zdrojov, ako je napríklad používanie správy identít a prístupu (IAM) na riadenie povolení a prístupu k vašim projektom.
- dodržiavanie: Uistite sa, že vaše používanie služieb Google Cloud je v súlade s príslušnými nariadeniami o ochrane údajov, ako sú GDPR alebo HIPAA, najmä ak narábate s citlivými údajmi.
Dodržiavaním týchto krokov a využívaním možností služby Google Cloud môžete vykonávať praktické cvičenia a získať praktické skúsenosti s nasadením strojového učenia vo veľkom rozsahu. To nielen rozšíri vaše chápanie teoretických konceptov, ale tiež poskytne cenné zručnosti použiteľné v reálnych scenároch.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Aké sú kritériá na výber správneho algoritmu pre daný problém?
- Ak niekto používa model Google a trénuje ho na vlastnej inštancii, uchováva Google vylepšenia získané z údajov o školení?
- Ako sa dá vedieť, ktorý model ML sa má použiť, ešte pred jeho trénovaním?
- Čo je to regresná úloha?
- Ako je možné prechádzať medzi tabuľkami Vertex AI a AutoML?
- Je možné použiť Kaggle na nahrávanie finančných údajov a vykonávanie štatistických analýz a prognóz pomocou ekonometrických modelov, ako sú R-squared, ARIMA alebo GARCH?
- Môže sa strojové učenie použiť na predpovedanie rizika koronárnej choroby srdca?
- Aké sú skutočné zmeny v dôsledku zmeny značky Google Cloud Machine Learning na Vertex AI?
- Aké sú metriky hodnotenia výkonnosti modelu?
- Čo je lineárna regresia?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning