Lai uzsāktu mākslīgā intelekta (AI) modeļu izveidi, izmantojot Google mākoņa mašīnmācīšanos, lai bezservera prognozēm plašā mērogā, ir jāievēro strukturēta pieeja, kas ietver vairākus galvenos soļus. Šīs darbības ietver izpratni par mašīnmācīšanās pamatiem, iepazīšanos ar Google Cloud AI pakalpojumiem, izstrādes vides iestatīšanu, datu sagatavošanu un apstrādi, modeļu izveidi un apmācību, modeļu izvietošanu prognozēm, kā arī AI sistēmas veiktspējas uzraudzību un optimizēšanu.
Pirmais solis, lai sāktu veidot AI, ir iegūt stabilu izpratni par mašīnmācīšanās koncepcijām. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakškopa, kas ļauj sistēmām mācīties un uzlabot pieredzi bez īpaši programmēšanas. Tas ietver tādu algoritmu izstrādi, kas var mācīties no datiem un pieņemt prognozes vai lēmumus, pamatojoties uz datiem. Lai sāktu, ir jāsaprot tādi pamatjēdzieni kā uzraudzīta mācīšanās, neuzraudzīta mācīšanās un mācīšanās pastiprināšana, kā arī galvenās terminoloģijas, piemēram, līdzekļi, etiķetes, apmācības dati, testēšanas dati un modeļu novērtēšanas metrika.
Pēc tam ir ļoti svarīgi iepazīties ar Google Cloud AI un mašīnmācīšanās pakalpojumiem. Google Cloud Platform (GCP) piedāvā rīku un pakalpojumu komplektu, kas atvieglo mākslīgā intelekta modeļu izstrādi, izvietošanu un pārvaldību plašā mērogā. Daži no ievērojamiem pakalpojumiem ietver Google Cloud AI platformu, kas nodrošina sadarbības vidi mašīnmācīšanās modeļu veidošanai un izvietošanai, un Google Cloud AutoML, kas ļauj lietotājiem apmācīt pielāgotus mašīnmācīšanās modeļus, neprasot dziļas zināšanas šajā jomā.
Attīstības vides izveide ir būtiska, lai efektīvi izveidotu AI modeļus. Google Colab, uz mākoņiem balstīta Jupyter piezīmjdatora vide, ir populāra izvēle mašīnmācīšanās modeļu izstrādei, izmantojot Google mākoņpakalpojumus. Izmantojot Colab, lietotāji var piekļūt GPU resursiem un nemanāmi integrēties ar citiem GCP pakalpojumiem datu glabāšanai, apstrādei un modeļu apmācībai.
Datu sagatavošanai un apstrādei ir galvenā loma AI projektu panākumos. Pirms modeļa izveides ir jāapkopo, jāiztīra un iepriekš jāapstrādā dati, lai nodrošinātu to kvalitāti un atbilstību apmācībai. Google Cloud Storage un BigQuery ir plaši izmantoti pakalpojumi datu kopu glabāšanai un pārvaldībai, savukārt tādus rīkus kā Dataflow un Dataprep var izmantot datu pirmapstrādes uzdevumiem, piemēram, tīrīšanai, pārveidošanai un funkciju izstrādei.
Mašīnmācīšanās modeļu izveide un apmācība ietver atbilstoša algoritma izvēli, modeļa arhitektūras definēšanu un modeļa parametru optimizāciju, lai sasniegtu augstu paredzamo veiktspēju. Google Cloud AI platforma nodrošina virkni iepriekš izveidotu algoritmu un ietvaru, piemēram, TensorFlow un scikit-learn, kā arī hiperparametru regulēšanas iespējas, lai racionalizētu modeļa izstrādes procesu.
AI modeļu izvietošana prognozēšanai ir būtisks solis, lai padarītu AI risinājumus pieejamus galalietotājiem. Google Cloud AI platforma ļauj lietotājiem izvietot apmācītus modeļus kā RESTful API reāllaika prognozēm vai pakešu prognozēm. Izmantojot bezserveru tehnoloģijas, piemēram, Cloud Functions vai Cloud Run, lietotāji var mērogot modeļu prognozes, pamatojoties uz pieprasījumu, nepārvaldot infrastruktūras izmaksas.
AI sistēmu veiktspējas uzraudzība un optimizēšana ir būtiska, lai nodrošinātu to uzticamību un efektivitāti ražošanas vidēs. Google Cloud AI platforma nodrošina pārraudzības un reģistrēšanas iespējas, lai izsekotu modeļa veiktspējas metriku, atklātu anomālijas un novērstu problēmas reāllaikā. Nepārtraukti uzraugot un uzlabojot AI modeļus, pamatojoties uz atgriezenisko saiti, lietotāji var uzlabot prognozēšanas precizitāti un uzturēt sistēmas integritāti.
Lai sāktu veidot mākslīgā intelekta modeļus, izmantojot Google Cloud Machine Learning bezserveru prognozēm, ir nepieciešama sistemātiska pieeja, kas ietver mašīnmācīšanās pamatu izpratni, Google Cloud AI pakalpojumu izmantošanu, izstrādes vides izveidi, datu sagatavošanu un apstrādi, modeļu izveidi un apmācību, modeļu izvietošanu. prognozēšanai un sistēmas veiktspējas uzraudzībai un optimizēšanai. Veicot šīs darbības, rūpīgi un iteratīvi uzlabojot AI risinājumus, indivīdi var izmantot AI spēku, lai virzītu inovācijas un risinātu sarežģītas problēmas dažādās jomās.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
- Kas ir TensorBoard?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning