Kaip prisiregistruoti prie „Google Cloud Platform“, kad gautumėte praktinės patirties ir praktikos?
Norėdami prisiregistruoti naudoti „Google Cloud“ pagal Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi sertifikavimo programą, daugiausia dėmesio skiriant didelio masto prognozėms be serverių, turėsite atlikti kelis veiksmus, kurie leis pasiekti platformą ir efektyviai panaudoti jos išteklius.
„Google Cloud Platform“ (GCP) siūlo platų paslaugų spektrą, ypač naudingų atliekant mašininio mokymosi užduotis, įskaitant duomenų apdorojimą, modelių mokymą ir nuspėjamųjų modelių diegimą.
Šiame vadove pateikiamas išsamus prisiregistravimo proceso paaiškinimas, įskaitant būtinas sąlygas, paskyros kūrimą ir pagrindinius aspektus naudojant „Google Cloud“ mašininio mokymosi paslaugas.
Būtinos sąlygos užsiregistruoti
1. "Google" paskyra: prieš pradėdami įsitikinkite, kad turite „Google“ paskyrą. Tai būtina, nes GCP yra integruota su „Google“ paslaugų rinkiniu. Jei jos neturite, galite ją sukurti apsilankę „Google“ paskyros kūrimo puslapyje.
2. Mokėjimo būdas: nors GCP siūlo nemokamą pakopą su ribotais ištekliais, norėdami prisiregistruoti turėsite pateikti galiojantį mokėjimo metodą (kreditinę kortelę arba banko sąskaitą). Tai reikalinga norint patvirtinti jūsų tapatybę ir apmokestinti, jei viršysite nemokamos pakopos limitus.
3. Susipažinimas su debesų kompiuterijos koncepcijomis: Nors tai nėra privaloma, gali būti naudinga turėti pagrindinį supratimą apie debesų kompiuterijos sąvokas, tokias kaip virtualios mašinos, saugykla ir tinklų kūrimas. Šios pagrindinės žinios padės efektyviau naršyti platformoje.
Žingsnis po žingsnio registracijos procesas
1 veiksmas: prieiga prie „Google Cloud Platform“.
– Eikite į [Google Cloud Platform Console] (https://console.cloud.google.com/). Tai yra centrinis centras, kuriame tvarkysite visas debesies paslaugas ir išteklius.
2 veiksmas: paleiskite nemokamą bandomąją versiją
– GSP konsolėje pamatysite parinktį „Pradėkite nemokamai“. Spustelėkite šį mygtuką, kad pradėtumėte registracijos procesą. „Google“ siūlo nemokamą bandomąją versiją, į kurią įeina 300 USD kreditai, kuriuos galima naudoti per 90 dienų. Tai idealiai tinka eksperimentuoti su mašininio mokymosi paslaugomis be tiesioginių finansinių įsipareigojimų.
3 veiksmas: atsiskaitymo nustatymas
– Būsite paraginti sukurti atsiskaitomąją paskyrą. Jei reikia, įveskite mokėjimo informaciją. Būkite tikri, būsite apmokestinti, kol neviršysite nemokamos pakopos limitų arba nebus išnaudoti bandomojo laikotarpio kreditai. „Google Cloud“ teikia atsiskaitymo įspėjimo funkciją, kuri gali įspėti, kai artėja prie išlaidų limito.
4 veiksmas: projekto kūrimas
– Nustačius atsiskaitymą, reikės sukurti naują projektą. GSP projektai yra būdas organizuoti savo išteklius ir paslaugas. Viršutinėje naršymo juostoje spustelėkite projekto išskleidžiamąjį meniu ir pasirinkite „Naujas projektas“. Pavadinkite savo projektą ir pasirinkite ką tik sukurtą atsiskaitomąją paskyrą.
5 veiksmas: API ir paslaugų įgalinimas
– Norėdami atlikti mašininio mokymosi užduotis, turėsite įgalinti konkrečias API. Eikite į konsolės skyrių „API ir paslaugos“ ir įgalinkite „Cloud Machine Learning Engine“ API, be kitų dalykų, kurie gali būti svarbūs jūsų kursui. Šios API suteikia reikiamas funkcijas, reikalingas mašininio mokymosi modeliams diegti ir valdyti.
„Google Cloud“ naudojimas mašininiam mokymuisi
Prisiregistravę ir nustatę paskyrą galite pradėti tyrinėti „Google Cloud“ mašininio mokymosi galimybes. Štai keletas pagrindinių paslaugų ir koncepcijų, kurios bus naudingos jūsų kurso kontekste:
„Google Cloud AI“ platforma
- PG platforma: tai išsamus įrankių ir paslaugų rinkinys, skirtas mašininio mokymosi modeliams kurti, mokyti ir diegti. Jis palaiko tokias populiarias sistemas kaip TensorFlow, PyTorch ir Scikit-learn. AI platforma teikia valdomas paslaugas, o tai reiškia, kad jums nereikia jaudintis dėl pagrindinės infrastruktūros.
- Treniruočių modeliai: Galite naudoti AI platformą modeliams mokyti dideliu mastu. Jis palaiko paskirstytą mokymą ir hiperparametrų derinimą, kurie yra būtini norint optimizuoti modelio veikimą. Mokymo darbus galite pateikti tiesiai iš savo vietinės aplinkos arba iš debesies pulto.
- Modelių diegimas: Kai jūsų modelis bus išmokytas, AI platforma leidžia jį įdiegti kaip REST API. Tai leidžia lengvai integruoti savo modelį į programas ir paslaugas, teikiant didelius prognozes be serverio.
"Google" Debesis Sandėliavimo
- Debesis saugykla: ši paslauga naudojama dideliems duomenų rinkiniams ir modelių artefaktams saugoti. Tai keičiamo dydžio saugyklos sprendimas, kuris sklandžiai integruojamas su kitomis „Google Cloud“ paslaugomis. Galite naudoti „Cloud Storage“ treniruočių duomenims tvarkyti ir mašininio mokymosi procesų išvestims saugoti.
„BigQuery“
- „BigQuery“: tai visiškai valdoma duomenų saugykla be serverio, leidžianti greitai atlikti SQL užklausas naudojant „Google“ infrastruktūros apdorojimo galią. Tai ypač naudinga analizuojant didelius duomenų rinkinius ir gali būti integruota su mašininio mokymosi darbo eigomis, kad būtų galima gauti įžvalgų ir parengti modelius.
Duomenų srautas
- Duomenų srautas: Ši paslauga suteikia duomenų apdorojimo realiuoju laiku galimybes. Tai naudinga iš anksto apdoroti duomenis prieš įvedant juos į mašininio mokymosi modelius. Dataflow palaiko Apache Beam, leidžiantį rašyti duomenų apdorojimo vamzdynus, kurie yra nešiojami įvairiose vykdymo aplinkose.
Naudojimo atvejo pavyzdys: prognozės be serverio mastu
Apsvarstykite scenarijų, kai sukūrėte mašininio mokymosi modelį, kad numatytų telekomunikacijų įmonės klientų atsitraukimą. Naudodami „Google Cloud“ galite įdiegti šį modelį AI platformoje ir atskleisti jį kaip API. Tai leidžia įmonės CRM sistemai realiuoju laiku numatyti klientų dingimo riziką gaunamiems klientų duomenims.
- Duomenų gavimas: naudokite duomenų srautą, kad iš anksto apdorotumėte ir išvalytumėte klientų duomenis realiuoju laiku, kai jie gaunami.
- Modelio diegimas: Įdiekite išmokytą modelį dirbtinio intelekto platformoje, kuri automatiškai keičiasi pagal poreikį ir teikia prognozes be serverio.
- Integracija: Integruokite dirbtinio intelekto platformos REST API su CRM sistema, kad klientų aptarnavimo atstovai galėtų gauti gedimo rizikos balus ir imtis aktyvių priemonių klientams išlaikyti.
Pagrindinės aplinkybės
- Išlaidų valdymas: stebėkite, kaip naudojatės „Google Cloud“ paslaugomis, kad išvengtumėte netikėtų mokesčių. Norėdami stebėti savo išlaidas, naudokite atsiskaitymo informacijos suvestinę ir nustatykite įspėjimus.
- saugumas: Įdiekite geriausią debesies išteklių apsaugos praktiką, pvz., naudokite tapatybės ir prieigos valdymą (IAM) leidimams ir prieigai prie projektų valdyti.
- Laikymasis: įsitikinkite, kad naudodamiesi „Google Cloud“ paslaugomis laikotės atitinkamų duomenų apsaugos taisyklių, pvz., BDAR arba HIPAA, ypač jei tvarkote neskelbtinus duomenis.
Atlikdami šiuos veiksmus ir išnaudodami „Google Cloud“ galimybes, galite atlikti praktinius pratimus ir įgyti praktinės patirties naudojant mašininio mokymosi diegimą dideliu mastu. Tai ne tik pagerins jūsų supratimą apie teorines sąvokas, bet ir suteiks vertingų įgūdžių, taikomų realaus pasaulio scenarijams.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Jei kas nors naudoja „Google“ modelį ir moko jį savarankiškai, ar „Google“ išlaiko patobulinimus, padarytus iš mokymo duomenų?
- Kaip žinoti, kurį ML modelį naudoti prieš jį mokant?
- Kas yra regresijos užduotis?
- Kaip galima pereiti tarp Vertex AI ir AutoML lentelių?
- Ar galima naudoti Kaggle įkelti finansinius duomenis ir atlikti statistinę analizę bei prognozes naudojant ekonometrinius modelius, tokius kaip R kvadratas, ARIMA arba GARCH?
- Ar mašininis mokymasis gali būti naudojamas prognozuojant koronarinės širdies ligos riziką?
- Kokie yra faktiniai pokyčiai dėl „Google Cloud Machine Learning“ prekės ženklo pakeitimo į „Vertex AI“?
- Kokie yra modelio našumo vertinimo metrikai?
- Kas yra tiesinė regresija?
- Ar įmanoma derinti skirtingus ML modelius ir sukurti pagrindinį AI?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning