Hoe kan 'n mens by Google Wolkplatform aansluit vir praktiese ervaring en om te oefen?
Om by Google Wolk aan te meld in die konteks van die Kunsmatige Intelligensie en Masjienleer-sertifiseringsprogram, wat spesifiek fokus op bedienerlose voorspellings op skaal, sal jy 'n reeks stappe moet volg wat jou in staat sal stel om toegang tot die platform te kry en sy hulpbronne doeltreffend te benut.
Google Cloud Platform (GCP) bied 'n wye reeks dienste wat veral voordelig is vir masjienleertake, insluitend dataverwerking, modelopleiding en ontplooiing van voorspellende modelle.
Die volgende gids verskaf 'n gedetailleerde verduideliking van die aanmeldproses, insluitend voorvereistes, rekeningskepping en sleuteloorwegings vir die gebruik van Google Wolk se masjienleerdienste.
Voorvereistes om aan te meld
1. Google-rekening: Voordat jy begin, maak seker dat jy 'n Google-rekening het. Dit is nodig omdat GCP geïntegreer is met Google se reeks dienste. As jy nie een het nie, kan jy dit skep deur die Google-rekeningskeppingbladsy te besoek.
2. Betalings metode: Alhoewel GCP 'n gratis vlak met beperkte hulpbronne bied, sal jy 'n geldige betaalmetode (kredietkaart of bankrekening) moet verskaf om aan te meld. Dit word vereis om jou identiteit te verifieer en om jou te hef in geval jy die gratis vlaklimiete oorskry.
3. Vertroudheid met wolkrekenaarkonsepte: Alhoewel dit nie verpligtend is nie, kan dit voordelig wees om 'n basiese begrip van wolkrekenaarkonsepte, soos virtuele masjiene, berging en netwerke, te hê. Hierdie grondliggende kennis sal jou help om die platform meer effektief te navigeer.
Stap-vir-stap registrasieproses
Stap 1: Toegang tot die Google Wolk-platform
– Navigeer na die [Google Wolk-platformkonsole](https://console.cloud.google.com/). Dit is die sentrale spilpunt waar jy al jou wolkdienste en hulpbronne sal bestuur.
Stap 2: Begin die gratis proeftydperk
– Sodra jy op die GCP-konsole is, sal jy 'n opsie sien om "Begin gratis." Klik op hierdie knoppie om die aanmeldproses te begin. Google bied 'n gratis proeftydperk wat $300 se krediete insluit, wat oor 90 dae gebruik kan word. Dit is ideaal om met masjienleerdienste te eksperimenteer sonder onmiddellike finansiële verbintenis.
Stap 3: Stel fakturering op
- Jy sal gevra word om 'n faktuurrekening op te stel. Voer jou betalingsinligting in soos vereis. Wees verseker, jy sal nie gehef word totdat jy die gratis vlaklimiete oorskry of die proefkrediete uitgeput is nie. Google Cloud bied 'n faktuurwaarskuwingsfunksie wat jou kan in kennis stel wanneer jy jou bestedingslimiete nader.
Stap 4: Skep 'n projek
- Nadat u fakturering opgestel het, sal u 'n nuwe projek moet skep. Projekte in GCP is 'n manier om jou hulpbronne en dienste te organiseer. Klik op die projek-aftreklys in die boonste navigasiebalk en kies "Nuwe projek." Noem jou projek en kies die faktuurrekening wat jy sopas geskep het.
Stap 5: Aktiveer API's en dienste
- Vir masjienleertake sal jy spesifieke API's moet aktiveer. Navigeer na die "API's en dienste"-afdeling in die konsole en aktiveer die Cloud Machine Learning Engine API, onder andere wat relevant kan wees vir jou kursus. Hierdie API's bied die nodige funksionaliteit vir die implementering en bestuur van masjienleermodelle.
Gebruik Google Cloud vir Masjienleer
Sodra jy aangesluit het en jou rekening opgestel het, kan jy begin om die masjienleervermoëns van Google Wolk te verken. Hier is 'n paar sleuteldienste en konsepte wat nuttig sal wees in die konteks van jou kursus:
Google Cloud AI-platform
- AI-platform: Dit is 'n omvattende reeks gereedskap en dienste wat ontwerp is vir die bou, opleiding en implementering van masjienleermodelle. Dit ondersteun gewilde raamwerke soos TensorFlow, PyTorch en Scikit-learn. Die KI-platform verskaf bestuurde dienste, wat beteken dat u nie bekommerd hoef te wees oor die onderliggende infrastruktuur nie.
- Opleidingsmodelle: Jy kan die KI-platform gebruik om modelle op skaal op te lei. Dit ondersteun verspreide opleiding en hiperparameter-instelling, wat noodsaaklik is vir die optimalisering van modelprestasie. U kan opleidingstake direk vanaf u plaaslike omgewing of vanaf die wolkkonsole indien.
- Ontplooiing van modelle: Sodra jou model opgelei is, laat die KI-platform jou toe om dit as 'n REST API te ontplooi. Dit maak dit maklik om jou model in toepassings en dienste te integreer, wat bedienerlose voorspellings op skaal verskaf.
Google Cloud Storage
- Wolkberging: Hierdie diens word gebruik vir die stoor van groot datastelle en modelartefakte. Dit is 'n skaalbare bergingsoplossing wat naatloos met ander Google Wolk-dienste integreer. Jy kan Wolkberging gebruik om jou opleidingsdata te bestuur en die uitsette van jou masjienleerprosesse te stoor.
BigQuery
- BigQuery: Dit is 'n volledig bestuurde, bedienerlose datapakhuis wat vinnige SQL-navrae moontlik maak deur die verwerkingskrag van Google se infrastruktuur te gebruik. Dit is veral nuttig vir die ontleding van groot datastelle en kan geïntegreer word met masjienleerwerkvloeie om insigte te verkry en modelle op te lei.
Data vloei
- Data vloei: Hierdie diens bied intydse dataverwerkingsvermoëns. Dit is nuttig om data vooraf te verwerk voordat dit in masjienleermodelle ingevoer word. Dataflow ondersteun Apache Beam, wat jou toelaat om dataverwerkingspyplyne te skryf wat oor verskillende looptydomgewings draagbaar is.
Voorbeeld gebruiksgeval: bedienerlose voorspellings op skaal
Oorweeg 'n scenario waar jy 'n masjienleermodel ontwikkel het om klantverloop vir 'n telekommunikasiemaatskappy te voorspel. Deur Google Cloud te gebruik, kan jy hierdie model na die KI-platform ontplooi en dit as 'n API blootstel. Dit stel die maatskappy se CRM-stelsel in staat om intydse voorspellings te maak oor die risiko van klantverloop vir inkomende klantdata.
- Data-inname: Gebruik Dataflow om die kliëntdata intyds te verwerk en skoon te maak soos dit aankom.
- Model-ontplooiing: Ontplooi die opgeleide model op die KI-platform, wat outomaties skaal op grond van aanvraag, wat bedienerlose voorspellings verskaf.
- Integrasie: Integreer die KI-platform se REST-API met die CRM-stelsel, wat kliëntediensverteenwoordigers in staat stel om verliesrisiko-tellings te ontvang en proaktiewe maatreëls te tref om kliënte te behou.
Sleuteloorwegings
- Kostebestuur: Monitor jou gebruik van Google Wolk-dienste om onverwagte heffings te vermy. Gebruik die faktuurkontroleskerm en stel waarskuwings op om jou besteding na te spoor.
- Sekuriteit: Implementeer beste praktyke om jou wolkhulpbronne te beveilig, soos die gebruik van Identiteits- en Toegangsbestuur (IAM) om toestemmings en toegang tot jou projekte te beheer.
- Compliance: Maak seker dat jou gebruik van Google Wolk-dienste voldoen aan relevante databeskermingsregulasies, soos GDPR of HIPAA, veral as jy sensitiewe data hanteer.
Deur hierdie stappe te volg en die vermoëns van Google Wolk te benut, kan jy praktiese oefeninge doen en praktiese ervaring opdoen met masjienleer-ontplooiings op skaal. Dit sal nie net jou begrip van teoretiese konsepte verbeter nie, maar bied ook waardevolle vaardighede van toepassing op werklike scenario's.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die prestasie-evalueringsmaatstawwe van 'n model?
- Wat is lineêre regressie?
- Is dit moontlik om verskillende ML-modelle te kombineer en 'n meester-KI te bou?
- Wat is sommige van die mees algemene algoritmes wat in masjienleer gebruik word?
- Hoe om 'n weergawe van die model te skep?
- Hoe om die 7 stappe van ML in 'n voorbeeldkonteks toe te pas?
- Hoe kan masjienleer toegepas word op boutoelatingsdata?
- Waarom is AutoML-tabelle gestaak en wat volg hulle op?
- Wat is die taak om krabbels wat deur spelers in die konteks van KI geteken is, te interpreteer?
- Wanneer die leesstof praat van "die regte algoritme kies", beteken dit dat basies alle moontlike algoritmes reeds bestaan? Hoe weet ons dat 'n algoritme die "regte" is vir 'n spesifieke probleem?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning