Da biste krenuli na put stvaranja modela umjetne inteligencije (AI) koristeći Google Cloud Machine Learning za predviđanja bez servera u velikom obimu, potrebno je slijediti strukturirani pristup koji uključuje nekoliko ključnih koraka. Ovi koraci uključuju razumijevanje osnova mašinskog učenja, upoznavanje sa AI uslugama Google Cloud-a, postavljanje razvojnog okruženja, pripremu i obradu podataka, izgradnju i obuku modela, implementaciju modela za predviđanje, te praćenje i optimizaciju performansi AI sistema.
Prvi korak u početku izrade AI uključuje stjecanje solidnog razumijevanja koncepata mašinskog učenja. Mašinsko učenje je podskup AI koji omogućava sistemima da uče i poboljšavaju se iz iskustva bez eksplicitnog programiranja. Uključuje razvoj algoritama koji mogu učiti i donositi predviđanja ili odluke na osnovu podataka. Za početak, treba shvatiti fundamentalne koncepte kao što su učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje s pojačanjem, kao i ključne terminologije kao što su karakteristike, oznake, podaci o obuci, podaci o testiranju i metrika evaluacije modela.
Zatim, ključno je upoznati se sa Google Cloud-om AI i uslugama mašinskog učenja. Google Cloud Platform (GCP) nudi skup alata i usluga koji olakšavaju razvoj, implementaciju i upravljanje AI modela u velikom obimu. Neke od istaknutih usluga uključuju Google Cloud AI Platformu, koja pruža kolaborativno okruženje za izgradnju i implementaciju modela mašinskog učenja, i Google Cloud AutoML, koji omogućava korisnicima da obuče prilagođene modele mašinskog učenja bez potrebe za dubokom stručnošću u ovoj oblasti.
Postavljanje razvojnog okruženja je od suštinskog značaja za efikasno kreiranje AI modela. Google Colab, Jupyter notebook okruženje zasnovano na oblaku, popularan je izbor za razvoj modela mašinskog učenja koristeći Google Cloud usluge. Koristeći Colab, korisnici mogu pristupiti GPU resursima i neprimjetno se integrirati s drugim GCP uslugama za pohranu podataka, obradu i obuku modela.
Priprema i obrada podataka igraju ključnu ulogu u uspjehu AI projekata. Prije izgradnje modela, potrebno je prikupiti, očistiti i prethodno obraditi podatke kako bi se osigurao njihov kvalitet i relevantnost za obuku. Google Cloud Storage i BigQuery su obično korišteni servisi za pohranjivanje i upravljanje skupovima podataka, dok se alati kao što su Dataflow i Dataprep mogu koristiti za zadatke predobrade podataka kao što su čišćenje, transformacija i inženjering funkcija.
Izgradnja i obuka modela mašinskog učenja uključuje odabir odgovarajućeg algoritma, definiranje arhitekture modela i optimizaciju parametara modela kako bi se postigle visoke prediktivne performanse. Google Cloud AI Platforma pruža niz unaprijed izgrađenih algoritama i okvira kao što su TensorFlow i scikit-learn, kao i mogućnosti podešavanja hiperparametara kako bi se pojednostavio proces razvoja modela.
Primena AI modela za predviđanja je kritičan korak u tome da AI rešenja budu dostupna krajnjim korisnicima. Google Cloud AI platforma omogućava korisnicima da implementiraju obučene modele kao RESTful API-je za predviđanja u realnom vremenu ili grupna predviđanja. Koristeći tehnologije bez servera kao što su Cloud Functions ili Cloud Run, korisnici mogu skalirati svoje predviđanje modela na osnovu potražnje bez upravljanja infrastrukturom.
Nadgledanje i optimizacija performansi AI sistema je od suštinskog značaja za osiguranje njihove pouzdanosti i efikasnosti u proizvodnim okruženjima. Google Cloud AI platforma pruža mogućnosti praćenja i evidentiranja za praćenje metrike performansi modela, otkrivanje anomalija i rješavanje problema u realnom vremenu. Kontinuiranim praćenjem i usavršavanjem AI modela zasnovanih na povratnim informacijama, korisnici mogu poboljšati svoju tačnost predviđanja i održati integritet sistema.
Za početak izrade AI modela koristeći Google Cloud Machine Learning za predviđanja bez servera u velikom obimu zahtijeva sistematski pristup koji uključuje razumijevanje osnova mašinskog učenja, korištenje Google Cloud usluga AI, postavljanje razvojnog okruženja, pripremu i obradu podataka, izgradnju i obuku modela, implementaciju modela za predviđanja i praćenje i optimizaciju performansi sistema. Praćenjem ovih koraka marljivim i iterativnim usavršavanjem AI rješenja, pojedinci mogu iskoristiti moć AI za pokretanje inovacija i rješavanje složenih problema u različitim domenima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning