Bagaimanakah seseorang boleh mendaftar ke Google Cloud Platform untuk pengalaman praktikal dan berlatih?
Untuk mendaftar untuk Google Cloud dalam konteks program pensijilan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, secara khusus memfokuskan pada ramalan tanpa pelayan secara berskala, anda perlu mengikuti satu siri langkah yang membolehkan anda mengakses platform dan menggunakan sumbernya dengan berkesan.
Google Cloud Platform (GCP) menawarkan pelbagai perkhidmatan yang sangat bermanfaat untuk tugas pembelajaran mesin, termasuk pemprosesan data, latihan model dan penggunaan model ramalan.
Panduan berikut memberikan penjelasan terperinci tentang proses pendaftaran, termasuk prasyarat, penciptaan akaun dan pertimbangan utama untuk menggunakan perkhidmatan pembelajaran mesin Google Cloud.
Prasyarat untuk Mendaftar
1. Akaun Google: Sebelum anda bermula, pastikan anda mempunyai Akaun Google. Ini perlu kerana GCP disepadukan dengan suite perkhidmatan Google. Jika anda tidak mempunyainya, anda boleh menciptanya dengan melawati halaman penciptaan Akaun Google.
2. Cara pembayaran: Walaupun GCP menawarkan peringkat percuma dengan sumber terhad, anda perlu menyediakan kaedah pembayaran yang sah (kad kredit atau akaun bank) untuk mendaftar. Ini diperlukan untuk mengesahkan identiti anda dan untuk mengenakan caj kepada anda sekiranya anda melebihi had peringkat percuma.
3. Kebiasaan dengan Konsep Pengkomputeran Awan: Walaupun tidak wajib, mempunyai pemahaman asas tentang konsep pengkomputeran awan, seperti mesin maya, storan dan rangkaian, boleh memberi manfaat. Pengetahuan asas ini akan membantu anda menavigasi platform dengan lebih berkesan.
Proses Pendaftaran Langkah demi Langkah
Langkah 1: Mengakses Platform Awan Google
– Navigasi ke [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/). Ini ialah hab pusat di mana anda akan mengurus semua perkhidmatan dan sumber awan anda.
Langkah 2: Memulakan Percubaan Percuma
– Setelah berada di GCP Console, anda akan melihat pilihan untuk "Bermula secara percuma." Klik pada butang ini untuk memulakan proses pendaftaran. Google menawarkan percubaan percuma yang termasuk kredit $300, yang boleh digunakan selama 90 hari. Ini sesuai untuk bereksperimen dengan perkhidmatan pembelajaran mesin tanpa komitmen kewangan segera.
Langkah 3: Menyediakan Pengebilan
– Anda akan digesa untuk menyediakan akaun pengebilan. Masukkan maklumat pembayaran anda seperti yang diperlukan. Yakinlah, anda tidak akan dicaj sehingga anda melebihi had peringkat percuma atau kredit percubaan habis. Google Cloud menyediakan ciri makluman pengebilan yang boleh memberitahu anda apabila anda menghampiri had perbelanjaan anda.
Langkah 4: Mencipta Projek
– Selepas menyediakan pengebilan, anda perlu membuat projek baharu. Projek dalam GCP ialah cara untuk mengatur sumber dan perkhidmatan anda. Klik pada lungsur turun projek di bar navigasi atas dan pilih "Projek Baharu." Namakan projek anda dan pilih akaun pengebilan yang baru anda buat.
Langkah 5: Mendayakan API dan Perkhidmatan
– Untuk tugasan pembelajaran mesin, anda perlu mendayakan API tertentu. Navigasi ke bahagian "API & Perkhidmatan" dalam konsol dan dayakan API Enjin Pembelajaran Mesin Awan, antara lain yang mungkin berkaitan dengan kursus anda. API ini menyediakan kefungsian yang diperlukan untuk mengatur dan mengurus model pembelajaran mesin.
Menggunakan Google Cloud untuk Pembelajaran Mesin
Setelah anda mendaftar dan menyediakan akaun anda, anda boleh mula meneroka keupayaan pembelajaran mesin Google Cloud. Berikut ialah beberapa perkhidmatan dan konsep utama yang akan berguna dalam konteks kursus anda:
Platform Awan Google
- Platform AI: Ini ialah set lengkap alatan dan perkhidmatan yang direka untuk membina, melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin. Ia menyokong rangka kerja popular seperti TensorFlow, PyTorch dan Scikit-learn. Platform AI menyediakan perkhidmatan terurus, yang bermaksud anda tidak perlu risau tentang infrastruktur asas.
- Model Latihan: Anda boleh menggunakan Platform AI untuk melatih model pada skala. Ia menyokong latihan teragih dan penalaan hiperparameter, yang penting untuk mengoptimumkan prestasi model. Anda boleh menyerahkan kerja latihan terus dari persekitaran setempat anda atau dari konsol awan.
- Menggunakan Model: Setelah model anda dilatih, Platform AI membolehkan anda menggunakan model tersebut sebagai API REST. Ini memudahkan untuk menyepadukan model anda ke dalam aplikasi dan perkhidmatan, menyediakan ramalan tanpa pelayan pada skala.
Storan Awan Google
- Penyimpanan Awan: Perkhidmatan ini digunakan untuk menyimpan set data besar dan artifak model. Ia ialah penyelesaian storan berskala yang disepadukan dengan lancar dengan perkhidmatan Google Cloud yang lain. Anda boleh menggunakan Cloud Storage untuk mengurus data latihan anda dan menyimpan output proses pembelajaran mesin anda.
BigQuery
- BigQuery: Ini ialah gudang data tanpa pelayan yang diurus sepenuhnya, yang membolehkan pertanyaan SQL pantas menggunakan kuasa pemprosesan infrastruktur Google. Ia amat berguna untuk menganalisis set data yang besar dan boleh disepadukan dengan aliran kerja pembelajaran mesin untuk memperoleh cerapan dan model latihan.
Aliran data
- Aliran data: Perkhidmatan ini menyediakan keupayaan pemprosesan data masa nyata. Ia berguna untuk prapemprosesan data sebelum memasukkannya ke dalam model pembelajaran mesin. Dataflow menyokong Apache Beam, membolehkan anda menulis saluran paip pemprosesan data yang mudah alih merentas persekitaran masa jalan yang berbeza.
Contoh Kes Penggunaan: Ramalan Tanpa Pelayan pada Skala
Pertimbangkan senario di mana anda telah membangunkan model pembelajaran mesin untuk meramalkan perubahan pelanggan bagi syarikat telekomunikasi. Menggunakan Google Cloud, anda boleh menggunakan model ini ke Platform AI dan mendedahkannya sebagai API. Ini membolehkan sistem CRM syarikat membuat ramalan masa nyata tentang risiko churn pelanggan untuk data pelanggan yang masuk.
- Pengingesan data: Gunakan Dataflow untuk mempraproses dan membersihkan data pelanggan dalam masa nyata apabila ia tiba.
- Penerapan Model: Gunakan model terlatih pada Platform AI, yang menskala secara automatik berdasarkan permintaan, memberikan ramalan tanpa pelayan.
- Integrasi: Integrasikan API REST Platform AI dengan sistem CRM, membolehkan wakil perkhidmatan pelanggan menerima skor risiko churn dan mengambil langkah proaktif untuk mengekalkan pelanggan.
Pertimbangan Utama
- Pengurusan Kos: Pantau penggunaan perkhidmatan Google Cloud anda untuk mengelakkan caj yang tidak dijangka. Gunakan papan pemuka pengebilan dan sediakan makluman untuk menjejaki perbelanjaan anda.
- Keselamatan: Laksanakan amalan terbaik untuk mendapatkan sumber awan anda, seperti menggunakan Pengurusan Identiti dan Akses (IAM) untuk mengawal kebenaran dan akses kepada projek anda.
- Pematuhan: Pastikan penggunaan perkhidmatan Google Cloud anda mematuhi peraturan perlindungan data yang berkaitan, seperti GDPR atau HIPAA, terutamanya jika anda mengendalikan data sensitif.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini dan memanfaatkan keupayaan Google Cloud, anda boleh melakukan latihan praktikal dan memperoleh pengalaman praktikal dengan penggunaan pembelajaran mesin secara berskala. Ini bukan sahaja akan meningkatkan pemahaman anda tentang konsep teori tetapi juga menyediakan kemahiran berharga yang boleh digunakan untuk senario dunia sebenar.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Anda menyebut banyak jenis algoritma seperti regresi linear, pepohon keputusan. Adakah ini semua rangkaian neuron?
- Apakah metrik penilaian prestasi model?
- Apakah regresi linear?
- Adakah mungkin untuk menggabungkan model ML yang berbeza dan membina AI induk?
- Apakah beberapa algoritma yang paling biasa digunakan dalam pembelajaran mesin?
- Bagaimana untuk membuat versi model?
- Bagaimana untuk menggunakan 7 langkah ML dalam konteks contoh?
- Bagaimanakah pembelajaran mesin boleh digunakan untuk membina data yang membenarkan?
- Mengapakah Jadual AutoML dihentikan dan apakah yang berjaya?
- Apakah tugas mentafsir coretan yang dilukis oleh pemain dalam konteks AI?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML