За да се впусне в пътуването на създаване на модели на изкуствен интелект (AI) с помощта на Google Cloud Machine Learning за прогнози без сървър в мащаб, човек трябва да следва структуриран подход, който обхваща няколко ключови стъпки. Тези стъпки включват разбиране на основите на машинното обучение, запознаване с AI услугите на Google Cloud, настройка на среда за разработка, подготовка и обработка на данни, изграждане и обучение на модели, внедряване на модели за прогнози и наблюдение и оптимизиране на производителността на AI системата.
Първата стъпка в започването на създаването на AI включва получаването на солидно разбиране на концепциите за машинно обучение. Машинното обучение е подмножество от AI, което позволява на системите да се учат и подобряват от опита, без да бъдат изрично програмирани. Това включва разработването на алгоритми, които могат да се учат от и да правят прогнози или решения въз основа на данни. За да започнете, трябва да разберете фундаментални понятия като контролирано обучение, неконтролирано обучение и обучение с подсилване, както и ключови терминологии като функции, етикети, данни за обучение, данни за тестване и показатели за оценка на модела.
След това е от решаващо значение човек да се запознае с AI и услугите за машинно обучение на Google Cloud. Google Cloud Platform (GCP) предлага набор от инструменти и услуги, които улесняват разработването, внедряването и управлението на AI модели в мащаб. Някои от видните услуги включват Google Cloud AI Platform, която предоставя среда за сътрудничество за изграждане и внедряване на модели за машинно обучение, и Google Cloud AutoML, която позволява на потребителите да обучават персонализирани модели за машинно обучение, без да изискват задълбочени познания в областта.
Създаването на среда за разработка е от съществено значение за ефективното създаване на AI модели. Google Colab, базирана на облак среда за преносим компютър Jupyter, е популярен избор за разработване на модели за машинно обучение с помощта на услугите на Google Cloud. Използвайки Colab, потребителите могат да имат достъп до ресурси на GPU и да се интегрират безпроблемно с други GCP услуги за съхранение, обработка и обучение на модели.
Подготовката и обработката на данни играят ключова роля за успеха на проектите за ИИ. Преди да се изгради модел, трябва да се съберат, почистят и обработят предварително данните, за да се гарантира тяхното качество и уместност за обучение. Google Cloud Storage и BigQuery са често използвани услуги за съхранение и управление на набори от данни, докато инструменти като Dataflow и Dataprep могат да се използват за задачи за предварителна обработка на данни, като почистване, трансформиране и инженеринг на функции.
Изграждането и обучението на модели за машинно обучение включва избор на подходящ алгоритъм, дефиниране на архитектурата на модела и оптимизиране на параметрите на модела за постигане на висока прогнозна производителност. Google Cloud AI Platform предоставя набор от предварително изградени алгоритми и рамки като TensorFlow и scikit-learn, както и възможности за настройка на хиперпараметри за рационализиране на процеса на разработване на модела.
Разгръщането на AI модели за прогнози е критична стъпка в правенето на AI решения достъпни за крайните потребители. Google Cloud AI Platform позволява на потребителите да внедряват обучени модели като RESTful API за прогнози в реално време или пакетни прогнози. Чрез използване на безсървърни технологии като Cloud Functions или Cloud Run, потребителите могат да мащабират своите прогнози на модела въз основа на търсенето, без да управляват излишните разходи за инфраструктура.
Мониторингът и оптимизирането на производителността на AI системите е от съществено значение за гарантиране на тяхната надеждност и ефективност в производствени среди. Платформата за изкуствен интелект на Google Cloud предоставя възможности за наблюдение и регистриране за проследяване на показателите за ефективност на модела, откриване на аномалии и отстраняване на проблеми в реално време. Чрез непрекъснат мониторинг и усъвършенстване на AI модели въз основа на обратна връзка, потребителите могат да подобрят своята точност на прогнозиране и да поддържат целостта на системата.
Започването да създавате AI модели с помощта на Google Cloud Machine Learning за прогнози без сървър в мащаб изисква систематичен подход, който включва разбиране на основите на машинното обучение, използване на AI услугите на Google Cloud, настройка на среда за разработка, подготовка и обработка на данни, изграждане и обучение на модели, внедряване на модели за прогнози и наблюдение и оптимизиране на производителността на системата. Като следват тези стъпки прилежно и итеративно усъвършенстване на AI решения, хората могат да впрегнат силата на AI, за да стимулират иновациите и да решават сложни проблеми в различни области.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
- Какво е TensorBoard?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning