Aby rozpocząć tworzenie modeli sztucznej inteligencji (AI) przy użyciu Google Cloud Machine Learning na potrzeby prognoz bezserwerowych na dużą skalę, należy zastosować ustrukturyzowane podejście obejmujące kilka kluczowych kroków. Kroki te obejmują zrozumienie podstaw uczenia maszynowego, zapoznanie się z usługami AI Google Cloud, skonfigurowanie środowiska programistycznego, przygotowanie i przetwarzanie danych, budowanie i trenowanie modeli, wdrażanie modeli do przewidywania oraz monitorowanie i optymalizację wydajności systemu AI.
Pierwszym krokiem na drodze do tworzenia sztucznej inteligencji jest dokładne zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia systemom uczenie się i doskonalenie na podstawie doświadczenia bez konieczności bezpośredniego programowania. Polega na opracowaniu algorytmów, które mogą się uczyć i przewidywać lub podejmować decyzje na podstawie danych. Na początek należy zrozumieć podstawowe pojęcia, takie jak uczenie się nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i uczenie się przez wzmacnianie, a także kluczowe terminologie, takie jak cechy, etykiety, dane szkoleniowe, dane testowe i metryki oceny modelu.
Następnie kluczowe jest zapoznanie się z usługami AI i uczenia maszynowego Google Cloud. Google Cloud Platform (GCP) oferuje pakiet narzędzi i usług ułatwiających tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji oraz zarządzanie nimi na dużą skalę. Do najważniejszych usług należą Google Cloud AI Platform, która zapewnia środowisko współpracy do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego, oraz Google Cloud AutoML, która umożliwia użytkownikom trenowanie niestandardowych modeli uczenia maszynowego bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy w tej dziedzinie.
Skonfigurowanie środowiska programistycznego jest niezbędne do wydajnego tworzenia modeli sztucznej inteligencji. Google Colab, oparte na chmurze środowisko notatników Jupyter, jest popularnym wyborem do tworzenia modeli uczenia maszynowego przy użyciu usług Google Cloud. Wykorzystując Colab, użytkownicy mogą uzyskać dostęp do zasobów GPU i bezproblemowo integrować się z innymi usługami GCP w celu przechowywania, przetwarzania i uczenia modeli danych.
Przygotowanie i przetwarzanie danych odgrywają kluczową rolę w powodzeniu projektów AI. Przed zbudowaniem modelu należy zebrać, oczyścić i wstępnie przetworzyć dane, aby zapewnić ich jakość i przydatność do uczenia. Google Cloud Storage i BigQuery to powszechnie używane usługi do przechowywania zbiorów danych i zarządzania nimi, natomiast narzędzia takie jak Dataflow i Dataprep można wykorzystywać do zadań wstępnego przetwarzania danych, takich jak czyszczenie, przekształcanie i inżynieria funkcji.
Budowanie i szkolenie modeli uczenia maszynowego obejmuje wybór odpowiedniego algorytmu, zdefiniowanie architektury modelu i optymalizację parametrów modelu w celu osiągnięcia wysokiej wydajności predykcyjnej. Google Cloud AI Platform udostępnia szereg gotowych algorytmów i platform, takich jak TensorFlow i scikit-learn, a także możliwości dostrajania hiperparametrów w celu usprawnienia procesu opracowywania modelu.
Wdrażanie modeli sztucznej inteligencji do celów prognoz to kluczowy krok w udostępnianiu rozwiązań AI użytkownikom końcowym. Platforma Google Cloud AI umożliwia użytkownikom wdrażanie wyszkolonych modeli jako interfejsów API RESTful na potrzeby prognoz w czasie rzeczywistym lub prognoz wsadowych. Wykorzystując technologie bezserwerowe, takie jak Cloud Functions lub Cloud Run, użytkownicy mogą skalować swoje prognozy modeli w oparciu o zapotrzebowanie, bez konieczności zarządzania obciążeniem infrastruktury.
Monitorowanie i optymalizacja wydajności systemów AI jest niezbędna do zapewnienia ich niezawodności i wydajności w środowiskach produkcyjnych. Platforma AI Google Cloud zapewnia funkcje monitorowania i rejestrowania umożliwiające śledzenie wskaźników wydajności modelu, wykrywanie anomalii i rozwiązywanie problemów w czasie rzeczywistym. Dzięki ciągłemu monitorowaniu i udoskonalaniu modeli sztucznej inteligencji w oparciu o opinie użytkownicy mogą zwiększyć dokładność przewidywań i zachować integralność systemu.
Rozpoczęcie tworzenia modeli sztucznej inteligencji przy użyciu Google Cloud Machine Learning do prognoz bezserwerowych na dużą skalę wymaga systematycznego podejścia obejmującego zrozumienie podstaw uczenia maszynowego, wykorzystanie usług Google Cloud AI, skonfigurowanie środowiska programistycznego, przygotowanie i przetwarzanie danych, budowanie i trenowanie modeli, wdrażanie modeli do prognozowania oraz monitorowania i optymalizacji wydajności systemu. Sumiennie wykonując te kroki i iteracyjnie udoskonalając rozwiązania AI, jednostki mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji do napędzania innowacji i rozwiązywania złożonych problemów w różnych dziedzinach.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
- Co to jest TensorBoard?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning