Каб пачаць шлях стварэння мадэляў штучнага інтэлекту (AI) з выкарыстаннем Google Cloud Machine Learning для бессерверных прагнозаў у маштабе, трэба прытрымлівацца структураванага падыходу, які ўключае ў сябе некалькі ключавых этапаў. Гэтыя этапы ўключаюць разуменне асноў машыннага навучання, азнаямленне з сэрвісамі штучнага інтэлекту Google Cloud, наладжванне асяроддзя распрацоўкі, падрыхтоўку і апрацоўку даных, стварэнне і навучанне мадэляў, разгортванне мадэляў для прагназавання, а таксама маніторынг і аптымізацыю прадукцыйнасці сістэмы штучнага інтэлекту.
Першы крок у стварэнні штучнага інтэлекту - гэта глыбокае разуменне канцэпцый машыннага навучання. Машыннае навучанне - гэта падгрупа штучнага інтэлекту, якая дазваляе сістэмам вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання. Гэта ўключае ў сябе распрацоўку алгарытмаў, якія могуць вучыцца і рабіць прагнозы або рашэнні на аснове дадзеных. Для пачатку варта азнаёміцца з фундаментальнымі паняццямі, такімі як навучанне пад наглядам, навучанне без нагляду і навучанне з падмацаваннем, а таксама з ключавымі тэрміналогіямі, такімі як асаблівасці, цэтлікі, даныя навучання, даныя тэсціравання і паказчыкі ацэнкі мадэлі.
Далей вельмі важна азнаёміцца са службамі штучнага інтэлекту і машыннага навучання Google Cloud. Google Cloud Platform (GCP) прапануе набор інструментаў і сэрвісаў, якія палягчаюць распрацоўку, разгортванне і кіраванне мадэлямі штучнага інтэлекту ў маштабе. Некаторыя з вядомых сэрвісаў ўключаюць платформу Google Cloud AI, якая забяспечвае асяроддзе сумеснай працы для стварэння і разгортвання мадэляў машыннага навучання, і Google Cloud AutoML, якая дазваляе карыстальнікам навучаць карыстальніцкія мадэлі машыннага навучання, не патрабуючы глыбокіх ведаў у гэтай галіне.
Наладжванне асяроддзя распрацоўкі вельмі важна для эфектыўнага стварэння мадэляў штучнага інтэлекту. Google Colab, воблачнае асяроддзе наўтбукаў Jupyter, з'яўляецца папулярным выбарам для распрацоўкі мадэляў машыннага навучання з выкарыстаннем сэрвісаў Google Cloud. Выкарыстоўваючы Colab, карыстальнікі могуць атрымаць доступ да рэсурсаў графічнага працэсара і бесперашкодна інтэгравацца з іншымі службамі GCP для захоўвання даных, апрацоўкі і навучання мадэлям.
Падрыхтоўка і апрацоўка даных гуляюць ключавую ролю ў поспеху праектаў штучнага інтэлекту. Перш чым будаваць мадэль, неабходна сабраць, ачысціць і папярэдне апрацаваць даныя, каб пераканацца ў іх якасці і дарэчнасці для навучання. Воблачнае сховішча Google і BigQuery - гэта звычайна выкарыстоўваюцца сэрвісы для захоўвання і кіравання наборамі даных, у той час як такія інструменты, як Dataflow і Dataprep, можна выкарыстоўваць для задач папярэдняй апрацоўкі даных, такіх як ачыстка, пераўтварэнне і распрацоўка функцый.
Пабудова і навучанне мадэляў машыннага навучання ўключае выбар адпаведнага алгарытму, вызначэнне архітэктуры мадэлі і аптымізацыю параметраў мадэлі для дасягнення высокай прагназуючай прадукцыйнасці. Платформа Google Cloud AI забяспечвае шэраг загадзя створаных алгарытмаў і фрэймворкаў, такіх як TensorFlow і scikit-learn, а таксама магчымасці налады гіперпараметраў для аптымізацыі працэсу распрацоўкі мадэлі.
Разгортванне мадэляў штучнага інтэлекту для прагназавання з'яўляецца найважнейшым крокам у забеспячэнні даступнасці рашэнняў штучнага інтэлекту для канчатковых карыстальнікаў. Платформа Google Cloud AI дазваляе карыстальнікам разгортваць навучаныя мадэлі ў якасці RESTful API для прагназавання ў рэжыме рэальнага часу або пакетнага прагназавання. Выкарыстоўваючы бессерверныя тэхналогіі, такія як Cloud Functions або Cloud Run, карыстальнікі могуць маштабаваць свае прагнозы мадэляў у залежнасці ад попыту без кіравання накладнымі выдаткамі на інфраструктуру.
Маніторынг і аптымізацыя прадукцыйнасці сістэм штучнага інтэлекту мае важнае значэнне для забеспячэння іх надзейнасці і эфектыўнасці ў вытворчых умовах. Платформа штучнага інтэлекту Google Cloud забяспечвае маніторынг і вядзенне журналаў для адсочвання паказчыкаў прадукцыйнасці мадэлі, выяўлення анамалій і ліквідацыі непаладак у рэжыме рэальнага часу. Пастаянна кантралюючы і ўдасканальваючы мадэлі штучнага інтэлекту на аснове зваротнай сувязі, карыстальнікі могуць павышаць сваю дакладнасць прагназавання і падтрымліваць цэласнасць сістэмы.
Пачатак стварэння мадэляў штучнага інтэлекту з выкарыстаннем Google Cloud Machine Learning для бессерверных прагнозаў у маштабе патрабуе сістэмнага падыходу, які прадугледжвае разуменне асноў машыннага навучання, выкарыстанне службаў штучнага інтэлекту Google Cloud, наладжванне асяроддзя распрацоўкі, падрыхтоўку і апрацоўку даных, стварэнне і навучанне мадэляў, разгортванне мадэляў для прагнозаў, а таксама маніторынгу і аптымізацыі прадукцыйнасці сістэмы. Выконваючы гэтыя крокі, старанна і перыядычна ўдасканальваючы рашэнні штучнага інтэлекту, людзі могуць выкарыстоўваць магчымасці штучнага інтэлекту для стымулявання інавацый і вырашэння складаных праблем у розных сферах.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
- Што такое TensorBoard?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning