Щоб розпочати шлях створення моделей штучного інтелекту (ШІ) за допомогою Google Cloud Machine Learning для масштабних безсерверних прогнозів, потрібно дотримуватися структурованого підходу, який включає кілька ключових кроків. Ці кроки передбачають розуміння основ машинного навчання, ознайомлення зі службами штучного інтелекту Google Cloud, налаштування середовища розробки, підготовку й обробку даних, створення й навчання моделей, розгортання моделей для прогнозів, а також моніторинг і оптимізацію продуктивності системи штучного інтелекту.
Перший крок у створенні штучного інтелекту передбачає отримання чіткого розуміння концепцій машинного навчання. Машинне навчання — це підмножина штучного інтелекту, яка дозволяє системам навчатися та вдосконалюватися на основі досвіду без явного програмування. Це включає в себе розробку алгоритмів, які можуть вчитися і робити прогнози або рішення на основі даних. Для початку слід осягнути фундаментальні поняття, такі як контрольоване навчання, неконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням, а також ключові терміни, такі як функції, мітки, навчальні дані, дані тестування та показники оцінки моделі.
Далі вкрай важливо ознайомитися з сервісами ШІ та машинного навчання Google Cloud. Google Cloud Platform (GCP) пропонує набір інструментів і послуг, які полегшують розробку, розгортання та керування моделями AI у масштабі. Деякі з відомих служб включають Google Cloud AI Platform, яка забезпечує середовище для спільної роботи для створення та розгортання моделей машинного навчання, і Google Cloud AutoML, яка дозволяє користувачам навчати спеціальні моделі машинного навчання, не вимагаючи глибоких знань у цій галузі.
Налаштування середовища розробки має важливе значення для ефективного створення моделей ШІ. Google Colab, хмарне середовище для ноутбуків Jupyter, є популярним вибором для розробки моделей машинного навчання за допомогою служб Google Cloud. Використовуючи Colab, користувачі можуть отримати доступ до ресурсів графічного процесора та легко інтегруватися з іншими службами GCP для зберігання даних, обробки та навчання моделей.
Підготовка та обробка даних відіграють ключову роль в успіху проектів ШІ. Перш ніж будувати модель, потрібно зібрати, очистити та попередньо обробити дані, щоб переконатися в їх якості та актуальності для навчання. Google Cloud Storage і BigQuery — це служби, які зазвичай використовуються для зберігання наборів даних і керування ними, тоді як такі інструменти, як Dataflow і Dataprep, можна використовувати для завдань попередньої обробки даних, таких як очищення, перетворення та розробка функцій.
Створення та навчання моделей машинного навчання передбачає вибір відповідного алгоритму, визначення архітектури моделі та оптимізацію параметрів моделі для досягнення високої продуктивності прогнозування. Платформа Google Cloud AI надає низку готових алгоритмів і фреймворків, таких як TensorFlow і scikit-learn, а також можливості налаштування гіперпараметрів для оптимізації процесу розробки моделі.
Розгортання моделей AI для прогнозів є критично важливим кроком у тому, щоб зробити рішення AI доступними для кінцевих користувачів. Платформа Google Cloud AI дозволяє користувачам розгортати навчені моделі як RESTful API для прогнозів у реальному часі або пакетних прогнозів. Використовуючи безсерверні технології, такі як Cloud Functions або Cloud Run, користувачі можуть масштабувати свої прогнози моделі на основі попиту, не керуючи накладними витратами на інфраструктуру.
Моніторинг і оптимізація продуктивності систем штучного інтелекту має важливе значення для забезпечення їх надійності та ефективності у виробничих середовищах. Платформа штучного інтелекту Google Cloud надає можливості моніторингу та журналювання для відстеження показників продуктивності моделі, виявлення аномалій і вирішення проблем у режимі реального часу. Постійно відстежуючи та вдосконалюючи моделі штучного інтелекту на основі зворотного зв’язку, користувачі можуть підвищити точність прогнозування та підтримувати цілісність системи.
Початок створення моделей штучного інтелекту за допомогою Google Cloud Machine Learning для безсерверних прогнозів у великому масштабі вимагає систематичного підходу, який передбачає розуміння основ машинного навчання, використання служб штучного інтелекту Google Cloud, налаштування середовища розробки, підготовку й обробку даних, створення та навчання моделей, розгортання моделей для прогнозів, моніторингу й оптимізації продуктивності системи. Дотримуючись цих кроків, ретельно вдосконалюючи рішення штучного інтелекту, люди можуть використовувати потужність штучного інтелекту для впровадження інновацій і вирішення складних проблем у різних областях.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
- Що таке TensorBoard?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning