Norint pradėti dirbtinio intelekto (AI) modelių kūrimo kelionę, naudojant „Google Cloud Machine Learning“, skirtą didelio masto prognozėms be serverių, reikia laikytis struktūrinio požiūrio, apimančio kelis pagrindinius veiksmus. Šie veiksmai apima mašininio mokymosi pagrindų supratimą, susipažinimą su „Google Cloud“ AI paslaugomis, kūrimo aplinkos nustatymą, duomenų paruošimą ir apdorojimą, modelių kūrimą ir mokymą, prognozių modelių diegimą ir AI sistemos našumo stebėjimą bei optimizavimą.
Pirmasis žingsnis pradedant kurti AI apima tvirtą mašininio mokymosi koncepcijų supratimą. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto pogrupis, leidžiantis sistemoms mokytis ir tobulėti iš patirties, jos nėra aiškiai užprogramuotos. Tai apima algoritmų, galinčių mokytis iš duomenų ir priimti prognozes ar sprendimus, kūrimą. Pirmiausia reikėtų suvokti pagrindines sąvokas, tokias kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir mokymasis sustiprinti, taip pat pagrindines terminijas, tokias kaip funkcijos, etiketės, mokymo duomenys, testavimo duomenys ir modelio vertinimo metrika.
Be to, labai svarbu susipažinti su „Google Cloud“ AI ir mašininio mokymosi paslaugomis. „Google Cloud Platform“ (GCP) siūlo įrankių ir paslaugų rinkinį, palengvinantį didelio masto AI modelių kūrimą, diegimą ir valdymą. Kai kurios žinomos paslaugos apima „Google Cloud AI“ platformą, kuri suteikia bendradarbiavimo aplinką kuriant ir diegiant mašininio mokymosi modelius, ir „Google Cloud AutoML“, leidžiančią vartotojams mokyti pasirinktinius mašininio mokymosi modelius nereikalaujant gilių žinių šioje srityje.
Norint efektyviai kurti AI modelius, būtina sukurti kūrimo aplinką. „Google Colab“, debesies pagrindu sukurta Jupyter nešiojamojo kompiuterio aplinka, yra populiarus pasirinkimas kuriant mašininio mokymosi modelius naudojant „Google Cloud“ paslaugas. Naudodami „Colab“ naudotojai gali pasiekti GPU išteklius ir sklandžiai integruotis su kitomis GSP paslaugomis duomenų saugojimui, apdorojimui ir modelių mokymui.
Duomenų paruošimas ir apdorojimas vaidina pagrindinį vaidmenį AI projektų sėkmei. Prieš kuriant modelį, reikia surinkti, išvalyti ir iš anksto apdoroti duomenis, kad būtų užtikrinta jų kokybė ir tinkamumas mokymui. „Google Cloud Storage“ ir „BigQuery“ yra dažniausiai naudojamos duomenų rinkinių saugojimo ir tvarkymo paslaugos, o tokie įrankiai kaip „Dataflow“ ir „Dataprep“ gali būti naudojami išankstinio duomenų apdorojimo užduotims, pvz., valymui, transformavimui ir funkcijų inžinerijai.
Mašininio mokymosi modelių kūrimas ir mokymas apima tinkamo algoritmo parinkimą, modelio architektūros apibrėžimą ir modelio parametrų optimizavimą, kad būtų pasiektas didelis nuspėjamasis našumas. „Google Cloud AI“ platforma teikia daugybę iš anksto sukurtų algoritmų ir struktūrų, tokių kaip „TensorFlow“ ir „scikit-learn“, taip pat hiperparametrų derinimo galimybes, kad būtų supaprastintas modelio kūrimo procesas.
DI modelių diegimas prognozėms yra svarbus žingsnis siekiant, kad AI sprendimai būtų prieinami galutiniams vartotojams. Naudodami „Google Cloud AI“ platformą naudotojai gali naudoti parengtus modelius kaip RESTful API, kad galėtų nuspėti realiuoju laiku arba numatyti paketus. Naudodami technologijas be serverių, pvz., „Cloud Functions“ arba „Cloud Run“, vartotojai gali keisti savo modelio prognozes pagal paklausą nevaldydami infrastruktūros papildomų išlaidų.
Stebėti ir optimizuoti AI sistemų veikimą būtina siekiant užtikrinti jų patikimumą ir efektyvumą gamybos aplinkoje. „Google Cloud“ AI platforma suteikia stebėjimo ir registravimo galimybes, kad būtų galima stebėti modelio našumo metriką, aptikti anomalijas ir pašalinti problemas realiuoju laiku. Nuolat stebėdami ir tobulindami dirbtinio intelekto modelius, pagrįstus grįžtamuoju ryšiu, vartotojai gali padidinti nuspėjimo tikslumą ir išlaikyti sistemos vientisumą.
Norint pradėti kurti AI modelius naudojant „Google Cloud Machine Learning“, kad būtų galima prognozuoti be serverio, reikia sisteminio požiūrio, apimančio mašininio mokymosi pagrindus, „Google Cloud“ AI paslaugų panaudojimą, kūrimo aplinkos nustatymą, duomenų ruošimą ir apdorojimą, modelių kūrimą ir mokymą, modelių diegimą. prognozėms ir sistemos veikimui stebėti bei optimizuoti. Kruopščiai atlikdami šiuos veiksmus ir nuolat tobulindami dirbtinio intelekto sprendimus, asmenys gali panaudoti AI galią skatinti naujoves ir spręsti sudėtingas įvairių sričių problemas.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
- Kas yra TensorBoard?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning