Ak sa chcete vydať na cestu vytvárania modelov umelej inteligencie (AI) pomocou Google Cloud Machine Learning pre predpovede bez servera vo veľkom rozsahu, musíte postupovať podľa štruktúrovaného prístupu, ktorý zahŕňa niekoľko kľúčových krokov. Tieto kroky zahŕňajú pochopenie základov strojového učenia, oboznámenie sa so službami umelej inteligencie Google Cloud, nastavenie vývojového prostredia, prípravu a spracovanie údajov, zostavenie a tréning modelov, nasadenie modelov na predpovede a monitorovanie a optimalizáciu výkonu systému AI.
Prvým krokom pri vytváraní AI je získanie solídneho pochopenia konceptov strojového učenia. Strojové učenie je podmnožinou AI, ktorá umožňuje systémom učiť sa a zlepšovať sa na základe skúseností bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Zahŕňa vývoj algoritmov, ktoré sa môžu učiť a robiť predpovede alebo rozhodnutia založené na údajoch. Na začiatok by sme mali pochopiť základné pojmy, ako je učenie pod dohľadom, učenie bez dozoru a posilňovacie učenie, ako aj kľúčové terminológie, ako sú funkcie, štítky, údaje o školení, údaje o testovaní a metriky hodnotenia modelov.
Ďalej je dôležité zoznámiť sa so službami AI a strojového učenia Google Cloud. Google Cloud Platform (GCP) ponúka súbor nástrojov a služieb, ktoré uľahčujú vývoj, nasadenie a správu modelov AI vo veľkom rozsahu. Medzi popredné služby patrí platforma Google Cloud AI Platform, ktorá poskytuje prostredie pre spoluprácu na vytváranie a nasadzovanie modelov strojového učenia, a Google Cloud AutoML, ktorá používateľom umožňuje trénovať vlastné modely strojového učenia bez toho, aby vyžadovali hlboké odborné znalosti v tejto oblasti.
Nastavenie vývojového prostredia je nevyhnutné pre efektívne vytváranie modelov AI. Google Colab, cloudové prostredie notebooku Jupyter, je obľúbenou voľbou na vývoj modelov strojového učenia pomocou služieb Google Cloud. Využitím služby Colab môžu používatelia pristupovať k zdrojom GPU a bezproblémovo sa integrovať s inými službami GCP na ukladanie, spracovanie a modelovanie údajov.
Príprava a spracovanie údajov zohráva kľúčovú úlohu v úspechu projektov AI. Pred vytvorením modelu je potrebné zhromaždiť, vyčistiť a predspracovať údaje, aby sa zabezpečila ich kvalita a relevantnosť pre školenie. Google Cloud Storage a BigQuery sú bežne používané služby na ukladanie a správu množín údajov, zatiaľ čo nástroje ako Dataflow a Dataprep možno použiť na úlohy predbežného spracovania údajov, ako je čistenie, transformácia a inžinierstvo funkcií.
Vytváranie a trénovanie modelov strojového učenia zahŕňa výber vhodného algoritmu, definovanie architektúry modelu a optimalizáciu parametrov modelu na dosiahnutie vysokého prediktívneho výkonu. Google Cloud AI Platform poskytuje celý rad vopred vytvorených algoritmov a rámcov, ako sú TensorFlow a scikit-learn, ako aj možnosti ladenia hyperparametrov na zefektívnenie procesu vývoja modelu.
Nasadenie modelov AI pre predpovede je kritickým krokom pri sprístupnení riešení AI koncovým používateľom. Platforma Google Cloud AI umožňuje používateľom nasadiť trénované modely ako RESTful API na predpovede v reálnom čase alebo dávkové predpovede. Využitím bezserverových technológií, ako sú Cloud Functions alebo Cloud Run, môžu používatelia škálovať svoje predpovede modelu na základe dopytu bez toho, aby museli spravovať réžiu infraštruktúry.
Monitorovanie a optimalizácia výkonu systémov AI je nevyhnutná na zabezpečenie ich spoľahlivosti a efektívnosti v produkčnom prostredí. Platforma umelej inteligencie Google Cloud poskytuje možnosti monitorovania a protokolovania na sledovanie metrík výkonnosti modelu, zisťovanie anomálií a odstraňovanie problémov v reálnom čase. Neustálym monitorovaním a zdokonaľovaním modelov AI na základe spätnej väzby môžu používatelia zlepšiť svoju predikčnú presnosť a zachovať integritu systému.
Začať vytvárať modely AI pomocou Google Cloud Machine Learning pre predpovede bez servera vo veľkom si vyžaduje systematický prístup, ktorý zahŕňa pochopenie základov strojového učenia, využitie služieb AI Google Cloud, nastavenie vývojového prostredia, príprava a spracovanie údajov, vytváranie a tréning modelov, nasadzovanie modelov. pre predpovede a monitorovanie a optimalizáciu výkonu systému. Vďaka dôslednému a opakovanému vylepšovaniu riešení AI podľa týchto krokov môžu jednotlivci využiť silu AI na podporu inovácií a riešenie zložitých problémov v rôznych oblastiach.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
- Čo je TensorBoard?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning