För att ge dig ut på resan med att skapa modeller med artificiell intelligens (AI) med hjälp av Google Cloud Machine Learning för serverlösa förutsägelser i stor skala, måste man följa ett strukturerat tillvägagångssätt som omfattar flera nyckelsteg. Dessa steg innebär att förstå grunderna för maskininlärning, bekanta sig med Google Clouds AI-tjänster, sätta upp en utvecklingsmiljö, förbereda och bearbeta data, bygga och träna modeller, implementera modeller för förutsägelser och övervaka och optimera AI-systemets prestanda.
Det första steget i att börja göra AI innebär att få en gedigen förståelse för maskininlärningskoncept. Maskininlärning är en delmängd av AI som gör det möjligt för system att lära sig och förbättra av erfarenhet utan att vara explicit programmerad. Det innebär utveckling av algoritmer som kan lära av och göra förutsägelser eller beslut baserat på data. Till att börja med bör man förstå grundläggande begrepp som övervakat lärande, oövervakat lärande och förstärkningsinlärning, såväl som nyckelterminologier som funktioner, etiketter, träningsdata, testdata och modellutvärderingsmått.
Därefter är det avgörande att bekanta sig med Google Clouds AI- och maskininlärningstjänster. Google Cloud Platform (GCP) erbjuder en uppsättning verktyg och tjänster som underlättar utveckling, driftsättning och hantering av AI-modeller i stor skala. Några av de framträdande tjänsterna inkluderar Google Cloud AI Platform, som tillhandahåller en samarbetsmiljö för att bygga och distribuera modeller för maskininlärning, och Google Cloud AutoML, som gör det möjligt för användare att träna anpassade maskininlärningsmodeller utan att kräva djup expertis på området.
Att skapa en utvecklingsmiljö är avgörande för att skapa AI-modeller effektivt. Google Colab, en molnbaserad Jupyter-anteckningsbokmiljö, är ett populärt val för att utveckla modeller för maskininlärning med hjälp av Google Cloud-tjänster. Genom att utnyttja Colab kan användare komma åt GPU-resurser och sömlöst integrera med andra GCP-tjänster för datalagring, bearbetning och modellutbildning.
Dataförberedelse och bearbetning spelar en avgörande roll för framgången för AI-projekt. Innan man bygger en modell måste man samla in, rengöra och förbehandla data för att säkerställa dess kvalitet och relevans för utbildning. Google Cloud Storage och BigQuery är vanliga tjänster för lagring och hantering av datauppsättningar, medan verktyg som Dataflow och Dataprep kan användas för dataförbearbetningsuppgifter som rensning, transformering och funktionsteknik.
Att bygga och träna maskininlärningsmodeller innebär att välja en lämplig algoritm, definiera modellarkitekturen och optimera modellparametrar för att uppnå hög prediktiv prestanda. Google Cloud AI Platform tillhandahåller en rad förbyggda algoritmer och ramverk som TensorFlow och scikit-learn, såväl som hyperparameterjusteringsmöjligheter för att effektivisera modellutvecklingsprocessen.
Att implementera AI-modeller för förutsägelser är ett kritiskt steg för att göra AI-lösningar tillgängliga för slutanvändare. Google Cloud AI Platform tillåter användare att distribuera utbildade modeller som RESTful API:er för realtidsförutsägelser eller batchförutsägelser. Genom att utnyttja serverlösa teknologier som Cloud Functions eller Cloud Run kan användare skala sina modellförutsägelser baserat på efterfrågan utan att hantera infrastrukturoverhead.
Övervakning och optimering av prestanda hos AI-system är avgörande för att säkerställa deras tillförlitlighet och effektivitet i produktionsmiljöer. Google Clouds AI-plattform tillhandahåller övervaknings- och loggningsmöjligheter för att spåra modellprestandastatistik, upptäcka avvikelser och felsöka problem i realtid. Genom att kontinuerligt övervaka och förfina AI-modeller baserat på feedback kan användare förbättra sin prediktiva noggrannhet och bibehålla systemets integritet.
Att börja göra AI-modeller med hjälp av Google Cloud Machine Learning för serverlösa förutsägelser i stor skala kräver ett systematiskt tillvägagångssätt som involverar att förstå grunderna för maskininlärning, utnyttja Google Clouds AI-tjänster, sätta upp en utvecklingsmiljö, förbereda och bearbeta data, bygga och träna modeller, implementera modeller för förutsägelser och övervakning och optimering av systemets prestanda. Genom att följa dessa steg flitigt och iterativt förfina AI-lösningar kan individer utnyttja kraften i AI för att driva innovation och lösa komplexa problem inom olika domäner.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
- Vad är TensorBoard?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning