Cum se poate înscrie la Google Cloud Platform pentru experiență practică și practică?
Pentru a vă înscrie la Google Cloud în contextul programului de certificare pentru Inteligență artificială și învățare automată, concentrându-se în special pe predicțiile fără server la scară, va trebui să urmați o serie de pași care vă vor permite să accesați platforma și să utilizați eficient resursele acesteia.
Google Cloud Platform (GCP) oferă o gamă largă de servicii care sunt deosebit de benefice pentru sarcinile de învățare automată, inclusiv procesarea datelor, formarea modelelor și implementarea modelelor predictive.
Următorul ghid oferă o explicație detaliată a procesului de înscriere, inclusiv cerințele preliminare, crearea contului și considerațiile cheie pentru utilizarea serviciilor de învățare automată Google Cloud.
Condiții preliminare pentru înregistrare
1. Cont Google: Înainte de a începe, asigurați-vă că aveți un Cont Google. Acest lucru este necesar deoarece GCP este integrat cu suita de servicii Google. Dacă nu aveți unul, îl puteți crea vizitând pagina de creare a Contului Google.
2. Modalitate de plată: Deși GCP oferă un nivel gratuit cu resurse limitate, va trebui să furnizați o metodă de plată validă (card de credit sau cont bancar) pentru a vă înscrie. Acest lucru este necesar pentru a vă verifica identitatea și pentru a vă taxa în cazul în care depășiți limitele nivelului gratuit.
3. Familiaritate cu conceptele de cloud computing: Deși nu este obligatoriu, a avea o înțelegere de bază a conceptelor de cloud computing, cum ar fi mașinile virtuale, stocarea și rețelele, poate fi benefic. Aceste cunoștințe de bază vă vor ajuta să navigați mai eficient pe platformă.
Proces de înscriere pas cu pas
Pasul 1: Accesarea platformei Google Cloud
– Navigați la [Consola Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/). Acesta este hub-ul central unde vă veți gestiona toate serviciile și resursele cloud.
Pasul 2: Începeți perioada de încercare gratuită
– Odată accesați Consola GCP, veți vedea o opțiune pentru „Începeți gratuit”. Faceți clic pe acest buton pentru a iniția procesul de înscriere. Google oferă o perioadă de încercare gratuită care include credite de 300 USD, care poate fi utilizată timp de 90 de zile. Acesta este ideal pentru experimentarea cu servicii de învățare automată fără un angajament financiar imediat.
Pasul 3: Configurarea facturării
– Vi se va solicita să configurați un cont de facturare. Introduceți informațiile dvs. de plată după cum este necesar. Fiți sigur, nu veți fi taxat până când nu depășiți limitele nivelului gratuit sau creditele de probă nu sunt epuizate. Google Cloud oferă o funcție de alertă de facturare care vă poate notifica atunci când vă apropiați de limitele de cheltuieli.
Pasul 4: Crearea unui proiect
– După configurarea facturării, va trebui să creați un nou proiect. Proiectele în GCP sunt o modalitate de a vă organiza resursele și serviciile. Faceți clic pe meniul derulant al proiectului din bara de navigare de sus și selectați „Proiect nou”. Denumiți-vă proiectul și selectați contul de facturare pe care tocmai l-ați creat.
Pasul 5: Activarea API-urilor și a serviciilor
– Pentru sarcinile de învățare automată, va trebui să activați anumite API-uri. Navigați la secțiunea „API-uri și servicii” din consolă și activați API-ul Cloud Machine Learning Engine, printre altele care pot fi relevante pentru cursul dvs. Aceste API-uri oferă funcționalitatea necesară pentru implementarea și gestionarea modelelor de învățare automată.
Utilizarea Google Cloud pentru Machine Learning
După ce v-ați înscris și v-ați configurat contul, puteți începe să explorați capacitățile de învățare automată ale Google Cloud. Iată câteva servicii și concepte cheie care vă vor fi utile în contextul cursului dvs.:
Platforma Google Cloud AI
- Platforma AI: Aceasta este o suită cuprinzătoare de instrumente și servicii concepute pentru construirea, instruirea și implementarea modelelor de învățare automată. Acceptă cadre populare precum TensorFlow, PyTorch și Scikit-learn. Platforma AI oferă servicii gestionate, ceea ce înseamnă că nu trebuie să vă faceți griji cu privire la infrastructura de bază.
- Modele de antrenament: Puteți folosi platforma AI pentru a antrena modele la scară. Acceptă antrenamentul distribuit și reglarea hiperparametrului, care sunt esențiale pentru optimizarea performanței modelului. Puteți trimite joburi de formare direct din mediul local sau din consola cloud.
- Implementarea modelelor: Odată ce modelul dvs. este antrenat, AI Platform vă permite să îl implementați ca API REST. Acest lucru facilitează integrarea modelului dvs. în aplicații și servicii, oferind predicții fără server la scară.
Google Cloud Storage
- Stocare in cloud: Acest serviciu este utilizat pentru stocarea seturi de date mari și artefacte model. Este o soluție de stocare scalabilă care se integrează perfect cu alte servicii Google Cloud. Puteți utiliza Cloud Storage pentru a vă gestiona datele de antrenament și pentru a stoca rezultatele proceselor de învățare automată.
Bigquery.
- Bigquery.: Acesta este un depozit de date complet gestionat, fără server, care permite interogări SQL rapide folosind puterea de procesare a infrastructurii Google. Este deosebit de util pentru analiza seturi de date mari și poate fi integrat cu fluxurile de lucru de învățare automată pentru a obține informații și a pregăti modele.
Flux de date
- Flux de date: Acest serviciu oferă capabilități de procesare a datelor în timp real. Este util pentru preprocesarea datelor înainte de a le introduce în modelele de învățare automată. Dataflow acceptă Apache Beam, permițându-vă să scrieți conducte de procesare a datelor care sunt portabile în diferite medii de rulare.
Exemplu de caz de utilizare: Predicții fără server la scară
Luați în considerare un scenariu în care ați dezvoltat un model de învățare automată pentru a prezice rata de pierdere a clienților pentru o companie de telecomunicații. Folosind Google Cloud, puteți implementa acest model pe platforma AI și îl puteți expune ca API. Acest lucru permite sistemului CRM al companiei să facă predicții în timp real despre riscul de pierdere a clienților pentru datele primite de la clienți.
- Ingestie de date: Folosiți Dataflow pentru a preprocesa și curăța datele clienților în timp real pe măsură ce sosesc.
- Implementarea modelului: implementați modelul instruit pe platforma AI, care se scalează automat în funcție de cerere, oferind predicții fără server.
- Integrare: Integrați API-ul REST al platformei AI cu sistemul CRM, permițând reprezentanților serviciului pentru clienți să primească scoruri de risc de pierdere și să ia măsuri proactive pentru a păstra clienții.
Considerații cheie
- Managementul costurilor: monitorizați utilizarea serviciilor Google Cloud pentru a evita taxele neașteptate. Utilizați tabloul de bord de facturare și configurați alerte pentru a vă urmări cheltuielile.
- Securitate: implementați cele mai bune practici pentru securizarea resurselor dvs. cloud, cum ar fi utilizarea Identity and Access Management (IAM) pentru a controla permisiunile și accesul la proiectele dvs.
- Conformitate: Asigurați-vă că utilizarea serviciilor Google Cloud respectă reglementările relevante privind protecția datelor, cum ar fi GDPR sau HIPAA, mai ales dacă manipulați date sensibile.
Urmând acești pași și valorificând capacitățile Google Cloud, puteți face exerciții practice și puteți obține experiență practică cu implementările de învățare automată la scară. Acest lucru nu numai că vă va îmbunătăți înțelegerea conceptelor teoretice, ci vă va oferi și abilități valoroase aplicabile scenariilor din lumea reală.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Care este diferența dintre învățarea automată în viziunea computerizată și învățarea automată în LLM?
- Care sunt principalele provocări întâlnite în timpul etapei de preprocesare a datelor în învățarea automată și cum poate aborda aceste provocări îmbunătățirea eficacității modelului dvs.?
- De ce este considerat reglarea hiperparametrului un pas crucial după evaluarea modelului și care sunt câteva metode comune folosite pentru a găsi hiperparametrii optimi pentru un model de învățare automată?
- Cum depinde alegerea unui algoritm de învățare automată de tipul problemei și de natura datelor dvs. și de ce este important să înțelegeți acești factori înainte de formarea modelului?
- De ce este esențial să vă împărțiți setul de date în seturi de instruire și testare în timpul procesului de învățare automată și ce ar putea merge prost dacă săriți peste acest pas?
- Cât de esențială este Python sau alte cunoștințe de limbaj de programare pentru a implementa ML în practică?
- De ce este esențial pasul de evaluare a performanței unui model de învățare automată pe un set de date de testare separat și ce s-ar putea întâmpla dacă acest pas este omis?
- Care este adevărata valoare a învățării automate în lumea de astăzi și cum putem distinge impactul său real de simplul hype tehnologic?
- Care sunt criteriile de selectare a algoritmului potrivit pentru o anumită problemă?
- Dacă cineva folosește un model Google și îl antrenează pe propria instanță, Google păstrează îmbunătățirile făcute din datele de antrenament?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning