Om die reis te begin om kunsmatige intelligensie-modelle (KI) te skep deur Google Wolk-masjienleer te gebruik vir bedienerlose voorspellings op skaal, moet 'n mens 'n gestruktureerde benadering volg wat verskeie sleutelstappe insluit. Hierdie stappe behels die begrip van die basiese beginsels van masjienleer, om jouself vertroud te maak met Google Cloud se KI-dienste, die opstel van 'n ontwikkelingsomgewing, die voorbereiding en verwerking van data, die bou en opleiding van modelle, die implementering van modelle vir voorspellings, en die monitering en optimalisering van die KI-stelsel se werkverrigting.
Die eerste stap om AI te begin maak, behels die verkryging van 'n goeie begrip van masjienleerkonsepte. Masjienleer is 'n subset van KI wat stelsels in staat stel om uit ervaring te leer en te verbeter sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. Dit behels die ontwikkeling van algoritmes wat kan leer uit en voorspellings of besluite kan neem gebaseer op data. Om te begin, moet 'n mens fundamentele konsepte soos leer onder toesig, leer sonder toesig en versterkingsleer begryp, sowel as sleutelterminologieë soos kenmerke, etikette, opleidingsdata, toetsdata en model-evalueringsmetrieke.
Vervolgens is dit van kardinale belang om jouself vertroud te maak met Google Cloud se KI en masjienleerdienste. Google Cloud Platform (GCP) bied 'n reeks nutsgoed en dienste wat die ontwikkeling, ontplooiing en bestuur van KI-modelle op skaal vergemaklik. Sommige van die prominente dienste sluit in Google Cloud AI Platform, wat 'n samewerkende omgewing bied vir die bou en implementering van masjienleermodelle, en Google Cloud AutoML, wat gebruikers in staat stel om pasgemaakte masjienleermodelle op te lei sonder om diepgaande kundigheid in die veld te vereis.
Die opstel van 'n ontwikkelingsomgewing is noodsaaklik om KI-modelle doeltreffend te skep. Google Colab, 'n wolkgebaseerde Jupyter-notaboekomgewing, is 'n gewilde keuse vir die ontwikkeling van masjienleermodelle deur Google Wolk-dienste te gebruik. Deur gebruik te maak van Colab, kan gebruikers toegang verkry tot GPU-hulpbronne en moeiteloos integreer met ander GCP-dienste vir databerging, verwerking en modelopleiding.
Datavoorbereiding en -verwerking speel 'n deurslaggewende rol in die sukses van KI-projekte. Voordat 'n model gebou word, moet 'n mens die data versamel, skoonmaak en vooraf verwerk om die kwaliteit en relevansie daarvan vir opleiding te verseker. Google Cloud Storage en BigQuery is algemeen gebruikte dienste vir die berging en bestuur van datastelle, terwyl nutsmiddels soos Dataflow en Dataprep aangewend kan word vir datavoorverwerkingstake soos skoonmaak, transformasie en kenmerk-ingenieurswese.
Die bou en opleiding van masjienleermodelle behels die keuse van 'n toepaslike algoritme, die definisie van die modelargitektuur en die optimalisering van modelparameters om hoë voorspellende werkverrigting te bereik. Google Cloud AI Platform bied 'n reeks voorafgeboude algoritmes en raamwerke soos TensorFlow en scikit-learn, sowel as hiperparameter-instelvermoëns om die modelontwikkelingsproses te stroomlyn.
Die implementering van KI-modelle vir voorspellings is 'n kritieke stap om KI-oplossings vir eindgebruikers toeganklik te maak. Google Cloud AI Platform stel gebruikers in staat om opgeleide modelle as RESTful API's te ontplooi vir intydse voorspellings of bondelvoorspellings. Deur gebruik te maak van bedienerlose tegnologieë soos Cloud Functions of Cloud Run, kan gebruikers hul modelvoorspellings skaal op grond van aanvraag sonder om infrastruktuurbokoste te bestuur.
Monitering en optimalisering van die werkverrigting van KI-stelsels is noodsaaklik om hul betroubaarheid en doeltreffendheid in produksie-omgewings te verseker. Google Cloud se KI-platform bied moniterings- en aantekenvermoëns om modelprestasiemaatstawwe op te spoor, anomalieë op te spoor en kwessies intyds op te los. Deur voortdurend KI-modelle op grond van terugvoer te monitor en te verfyn, kan gebruikers hul voorspellende akkuraatheid verbeter en stelselintegriteit handhaaf.
Om KI-modelle te begin maak met behulp van Google Cloud Machine Learning vir bedienerlose voorspellings op skaal vereis 'n sistematiese benadering wat die grondbeginsels van masjienleer verstaan, die benutting van Google Cloud se KI-dienste, die opstel van 'n ontwikkelingsomgewing, die voorbereiding en verwerking van data, die bou en opleiding van modelle, die implementering van modelle vir voorspellings, en monitering en optimalisering van stelselprestasie. Deur hierdie stappe ywerig en iteratief te volg om KI-oplossings te verfyn, kan individue die krag van KI benut om innovasie aan te dryf en komplekse probleme oor verskeie domeine op te los.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning