Untuk memulakan perjalanan mencipta model kecerdasan buatan (AI) menggunakan Pembelajaran Mesin Awan Google untuk ramalan tanpa pelayan secara berskala, seseorang mesti mengikut pendekatan berstruktur yang merangkumi beberapa langkah utama. Langkah-langkah ini melibatkan pemahaman asas pembelajaran mesin, membiasakan diri dengan perkhidmatan AI Google Cloud, menyediakan persekitaran pembangunan, menyediakan dan memproses data, membina dan melatih model, menggunakan model untuk ramalan dan memantau serta mengoptimumkan prestasi sistem AI.
Langkah pertama untuk mula membuat AI melibatkan memperoleh pemahaman yang kukuh tentang konsep pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin ialah subset AI yang membolehkan sistem belajar dan menambah baik daripada pengalaman tanpa diprogramkan secara eksplisit. Ia melibatkan pembangunan algoritma yang boleh belajar daripada dan membuat ramalan atau keputusan berdasarkan data. Untuk bermula, seseorang harus memahami konsep asas seperti pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan, dan pembelajaran pengukuhan, serta istilah utama seperti ciri, label, data latihan, data ujian dan metrik penilaian model.
Seterusnya, adalah penting untuk membiasakan diri dengan perkhidmatan AI dan pembelajaran mesin Google Cloud. Google Cloud Platform (GCP) menawarkan set alatan dan perkhidmatan yang memudahkan pembangunan, penggunaan dan pengurusan model AI pada skala. Beberapa perkhidmatan terkemuka termasuk Google Cloud AI Platform, yang menyediakan persekitaran kolaboratif untuk membina dan menggunakan model pembelajaran mesin, dan Google Cloud AutoML, yang membolehkan pengguna melatih model pembelajaran mesin tersuai tanpa memerlukan kepakaran mendalam dalam bidang tersebut.
Menyediakan persekitaran pembangunan adalah penting untuk mencipta model AI dengan cekap. Google Colab, persekitaran komputer riba Jupyter berasaskan awan, ialah pilihan popular untuk membangunkan model pembelajaran mesin menggunakan perkhidmatan Google Cloud. Dengan memanfaatkan Colab, pengguna boleh mengakses sumber GPU dan menyepadukan dengan lancar dengan perkhidmatan GCP lain untuk penyimpanan data, pemprosesan dan latihan model.
Penyediaan dan pemprosesan data memainkan peranan penting dalam kejayaan projek AI. Sebelum membina model, seseorang mesti mengumpul, membersihkan, dan memproses data terlebih dahulu untuk memastikan kualiti dan kaitannya untuk latihan. Storan Awan Google dan BigQuery ialah perkhidmatan yang biasa digunakan untuk menyimpan dan mengurus set data, manakala alatan seperti Dataflow dan Dataprep boleh digunakan untuk tugas prapemprosesan data seperti pembersihan, transformasi dan kejuruteraan ciri.
Membina dan melatih model pembelajaran mesin melibatkan pemilihan algoritma yang sesuai, mentakrifkan seni bina model dan mengoptimumkan parameter model untuk mencapai prestasi ramalan yang tinggi. Google Cloud AI Platform menyediakan rangkaian algoritma dan rangka kerja pra-bina seperti TensorFlow dan scikit-learn, serta keupayaan penalaan hiperparameter untuk menyelaraskan proses pembangunan model.
Menggunakan model AI untuk ramalan ialah langkah kritikal dalam menjadikan penyelesaian AI boleh diakses oleh pengguna akhir. Google Cloud AI Platform membolehkan pengguna menggunakan model terlatih sebagai API RESTful untuk ramalan masa nyata atau ramalan kelompok. Dengan memanfaatkan teknologi tanpa pelayan seperti Cloud Functions atau Cloud Run, pengguna boleh menskalakan ramalan model mereka berdasarkan permintaan tanpa menguruskan overhed infrastruktur.
Memantau dan mengoptimumkan prestasi sistem AI adalah penting untuk memastikan kebolehpercayaan dan kecekapannya dalam persekitaran pengeluaran. Platform AI Google Cloud menyediakan keupayaan pemantauan dan pengelogan untuk menjejaki metrik prestasi model, mengesan anomali dan menyelesaikan masalah dalam masa nyata. Dengan memantau dan memperhalusi model AI secara berterusan berdasarkan maklum balas, pengguna boleh meningkatkan ketepatan ramalan mereka dan mengekalkan integriti sistem.
Mula membuat model AI menggunakan Pembelajaran Mesin Google Cloud untuk ramalan tanpa pelayan secara berskala memerlukan pendekatan sistematik yang melibatkan pemahaman asas pembelajaran mesin, memanfaatkan perkhidmatan AI Google Cloud, menyediakan persekitaran pembangunan, menyediakan dan memproses data, membina dan melatih model, menggunakan model untuk ramalan, dan memantau serta mengoptimumkan prestasi sistem. Dengan mengikuti langkah-langkah ini dengan tekun dan memperhalusi penyelesaian AI secara berulang, individu boleh memanfaatkan kuasa AI untuk memacu inovasi dan menyelesaikan masalah kompleks merentas pelbagai domain.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
- Apakah TensorBoard?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML