W jaki sposób można zarejestrować się na platformie Google Cloud, aby zdobyć praktyczne doświadczenie i ćwiczyć?
Aby zapisać się do usługi Google Cloud w kontekście programu certyfikacyjnego z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, ze szczególnym uwzględnieniem prognoz bezserwerowych na dużą skalę, należy wykonać szereg czynności, które umożliwią dostęp do platformy i efektywne wykorzystanie jej zasobów.
Platforma Google Cloud Platform (GCP) oferuje szeroką gamę usług, które są szczególnie przydatne w przypadku zadań związanych z uczeniem maszynowym, w tym przetwarzanie danych, szkolenie modeli i wdrażanie modeli predykcyjnych.
Poniższy przewodnik zawiera szczegółowe wyjaśnienie procesu rejestracji, obejmujące wymagania wstępne, tworzenie konta i najważniejsze zagadnienia związane z korzystaniem z usług uczenia maszynowego Google Cloud.
Wymagania wstępne dotyczące rejestracji
1. Konto Google: Zanim zaczniesz, upewnij się, że masz konto Google. Jest to konieczne, ponieważ GCP jest zintegrowane z pakietem usług Google. Jeśli go nie masz, możesz je utworzyć, odwiedzając stronę tworzenia konta Google.
2. Metoda płatności:Chociaż GCP oferuje bezpłatny poziom z ograniczonymi zasobami, musisz podać prawidłową metodę płatności (kartę kredytową lub konto bankowe), aby się zarejestrować. Jest to wymagane do zweryfikowania Twojej tożsamości i pobrania opłaty w przypadku przekroczenia limitów bezpłatnego poziomu.
3. Znajomość koncepcji chmury obliczeniowej: Chociaż nie jest to obowiązkowe, podstawowa znajomość pojęć chmury obliczeniowej, takich jak maszyny wirtualne, pamięć masowa i sieci, może być korzystna. Ta podstawowa wiedza pomoże Ci skuteczniej poruszać się po platformie.
Proces rejestracji krok po kroku
Krok 1: Dostęp do platformy Google Cloud
– Przejdź do [Konsoli Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/). To jest centralny hub, w którym będziesz zarządzać wszystkimi swoimi usługami i zasobami w chmurze.
Krok 2: Rozpoczęcie bezpłatnego okresu próbnego
– Po przejściu do konsoli GCP zobaczysz opcję „Rozpocznij bezpłatnie”. Kliknij ten przycisk, aby rozpocząć proces rejestracji. Google oferuje bezpłatny okres próbny, który obejmuje 300 USD w kredytach, które można wykorzystać w ciągu 90 dni. Jest to idealne rozwiązanie do eksperymentowania z usługami uczenia maszynowego bez natychmiastowego zobowiązania finansowego.
Krok 3: Konfigurowanie rozliczeń
– Zostaniesz poproszony o skonfigurowanie konta rozliczeniowego. Wprowadź wymagane dane płatności. Bądź pewien, że nie zostaniesz obciążony opłatą, dopóki nie przekroczysz limitów bezpłatnego poziomu lub nie wyczerpią się kredyty próbne. Google Cloud zapewnia funkcję alertów rozliczeniowych, która może powiadomić Cię, gdy zbliżasz się do limitów wydatków.
Krok 4: Tworzenie projektu
– Po skonfigurowaniu rozliczeń musisz utworzyć nowy projekt. Projekty w GCP to sposób na uporządkowanie zasobów i usług. Kliknij rozwijaną listę projektów na górnym pasku nawigacyjnym i wybierz „Nowy projekt”. Nazwij swój projekt i wybierz konto rozliczeniowe, które właśnie utworzyłeś.
Krok 5: Włączanie interfejsów API i usług
– W przypadku zadań uczenia maszynowego konieczne będzie włączenie określonych interfejsów API. Przejdź do sekcji „API i usługi” w konsoli i włącz interfejs API Cloud Machine Learning Engine, między innymi, które mogą być istotne dla Twojego kursu. Te interfejsy API zapewniają niezbędną funkcjonalność do wdrażania i zarządzania modelami uczenia maszynowego.
Korzystanie z Google Cloud do uczenia maszynowego
Po zarejestrowaniu się i skonfigurowaniu konta możesz zacząć eksplorować możliwości uczenia maszynowego Google Cloud. Oto kilka kluczowych usług i pojęć, które będą przydatne w kontekście Twojego kursu:
Platforma AI w chmurze Google
- Platforma AI: Jest to kompleksowy zestaw narzędzi i usług zaprojektowanych do budowania, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Obsługuje popularne frameworki, takie jak TensorFlow, PyTorch i Scikit-learn. Platforma AI zapewnia zarządzane usługi, co oznacza, że nie musisz się martwić o podstawową infrastrukturę.
- Modele szkoleniowe: Możesz użyć platformy AI do trenowania modeli na dużą skalę. Obsługuje ona rozproszone trenowanie i dostrajanie hiperparametrów, które są niezbędne do optymalizacji wydajności modelu. Możesz przesyłać zadania treningowe bezpośrednio ze swojego lokalnego środowiska lub z konsoli w chmurze.
- Wdrażanie modeli: Po przeszkoleniu modelu platforma AI umożliwia wdrożenie go jako interfejsu API REST. Ułatwia to integrację modelu z aplikacjami i usługami, zapewniając bezserwerowe prognozy na dużą skalę.
Google Cloud Storage
- cloud Storage: Ta usługa służy do przechowywania dużych zestawów danych i artefaktów modeli. Jest to skalowalne rozwiązanie do przechowywania, które bezproblemowo integruje się z innymi usługami Google Cloud. Możesz używać Cloud Storage do zarządzania danymi szkoleniowymi i przechowywania wyników procesów uczenia maszynowego.
bigquery
- bigquery: Jest to w pełni zarządzany, bezserwerowy magazyn danych, który umożliwia szybkie zapytania SQL przy użyciu mocy obliczeniowej infrastruktury Google. Jest on szczególnie przydatny do analizowania dużych zestawów danych i może być zintegrowany z przepływami pracy uczenia maszynowego w celu uzyskiwania spostrzeżeń i trenowania modeli.
Przepływ danych
- Przepływ danych: Ta usługa zapewnia możliwości przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Jest przydatna do wstępnego przetwarzania danych przed wprowadzeniem ich do modeli uczenia maszynowego. Dataflow obsługuje Apache Beam, co pozwala na pisanie potoków przetwarzania danych, które są przenośne w różnych środowiskach wykonawczych.
Przykładowy przypadek użycia: prognozy bezserwerowe w dużej skali
Rozważmy scenariusz, w którym opracowałeś model uczenia maszynowego, aby przewidzieć odejścia klientów dla firmy telekomunikacyjnej. Korzystając z Google Cloud, możesz wdrożyć ten model na platformie AI i udostępnić go jako API. Umożliwia to systemowi CRM firmy dokonywanie prognoz w czasie rzeczywistym dotyczących ryzyka odejścia klientów dla przychodzących danych klientów.
- Przetwarzanie danych:Użyj Dataflow do wstępnego przetwarzania i czyszczenia danych klientów w czasie rzeczywistym w miarę ich otrzymywania.
- Wdrożenie modelu:Wdróż wytrenowany model na platformie AI, która automatycznie skaluje się w zależności od zapotrzebowania, zapewniając prognozy bez użycia serwera.
- CBCT: Zintegruj interfejs API REST platformy AI z systemem CRM, dzięki czemu przedstawiciele obsługi klienta będą mogli otrzymywać oceny ryzyka odejść klientów i podejmować proaktywne działania w celu utrzymania klientów.
Kluczowe kwestie
- Zarządzanie kosztami: Monitoruj korzystanie z usług Google Cloud, aby uniknąć nieoczekiwanych opłat. Użyj pulpitu rozliczeniowego i skonfiguruj alerty, aby śledzić swoje wydatki.
- BezpieczeństwoWdróż najlepsze praktyki w celu zabezpieczenia zasobów w chmurze, takie jak korzystanie z funkcji zarządzania tożsamościami i dostępem (IAM) w celu kontrolowania uprawnień i dostępu do projektów.
- Zobowiązania: Upewnij się, że korzystanie z usług Google Cloud jest zgodne z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak RODO lub HIPAA, zwłaszcza jeśli przetwarzasz poufne dane.
Wykonując te kroki i wykorzystując możliwości Google Cloud, możesz wykonywać ćwiczenia praktyczne i zdobywać praktyczne doświadczenie w zakresie wdrażania uczenia maszynowego na dużą skalę. Nie tylko poprawi to Twoje zrozumienie pojęć teoretycznych, ale także zapewni Ci cenne umiejętności przydatne w scenariuszach z życia wziętych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Jakie są wskaźniki oceny wydajności modelu?
- Czym jest regresja liniowa?
- Czy można połączyć różne modele uczenia maszynowego i zbudować nadrzędną sztuczną inteligencję?
- Jakie są najczęstsze algorytmy stosowane w uczeniu maszynowym?
- Jak stworzyć wersję modelu?
- Jak zastosować 7 kroków ML w przykładowym kontekście?
- W jaki sposób uczenie maszynowe można zastosować do danych dotyczących pozwoleń na budowę?
- Dlaczego tabele AutoML zostały wycofane i co je zastępuje?
- Jakie jest zadanie interpretacji rysunków rysowanych przez graczy w kontekście sztucznej inteligencji?
- Kiedy materiały do czytania mówią o „wyborze właściwego algorytmu”, czy to oznacza, że zasadniczo wszystkie możliwe algorytmy już istnieją? Skąd wiemy, że algorytm jest „właściwy” dla konkretnego problemu?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning