Як можна зарэгістравацца ў Google Cloud Platform, каб атрымаць практычны вопыт і папрактыкавацца?
Каб зарэгістравацца ў Google Cloud у кантэксце праграмы сертыфікацыі штучнага інтэлекту і машыннага навучання, асабліва засяродзіўшыся на бессерверных прагназаваннях у маштабе, вам трэба будзе выканаць шэраг крокаў, якія дазволяць вам атрымаць доступ да платформы і эфектыўна выкарыстоўваць яе рэсурсы.
Воблачная платформа Google (GCP) прапануе шырокі спектр паслуг, якія асабліва карысныя для задач машыннага навучання, уключаючы апрацоўку даных, навучанне мадэлям і разгортванне мадэляў прагназавання.
У наступным кіраўніцтве змяшчаецца падрабязнае тлумачэнне працэсу рэгістрацыі, у тым ліку неабходныя ўмовы, стварэнне ўліковага запісу і асноўныя моманты выкарыстання службаў машыннага навучання Google Cloud.
Перадумовы для рэгістрацыі
1. рахунак Google: Перш чым пачаць, пераканайцеся, што ў вас ёсць уліковы запіс Google. Гэта неабходна, таму што GCP інтэграваны з наборам сэрвісаў Google. Калі ў вас яго няма, вы можаце стварыць яго, наведаўшы старонку стварэння ўліковага запісу Google.
2. Спосаб аплаты: Нягледзячы на тое, што GCP прапануе бясплатны ўзровень з абмежаванымі рэсурсамі, вам трэба будзе прадаставіць сапраўдны спосаб аплаты (крэдытная карта або банкаўскі рахунак), каб зарэгістравацца. Гэта неабходна для пацверджання вашай асобы і спагнання з вас платы ў выпадку, калі вы перавышаеце ліміты бясплатнага ўзроўню.
3. Знаёмства з канцэпцыямі хмарных вылічэнняў: хоць і не з'яўляецца абавязковым, але базавае разуменне канцэпцый хмарных вылічэнняў, такіх як віртуальныя машыны, сховішча і сетка, можа быць карысным. Гэтыя базавыя веды дапамогуць вам больш эфектыўна арыентавацца на платформе.
Пакрокавы працэс рэгістрацыі
Крок 1: доступ да Google Cloud Platform
– Перайдзіце ў [кансоль Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/). Гэта цэнтральны цэнтр, дзе вы будзеце кіраваць усімі сваімі хмарнымі службамі і рэсурсамі.
Крок 2: Пачатак бясплатнай пробнай версіі
– Апынуўшыся на кансолі GCP, вы ўбачыце опцыю «Пачаць бясплатна». Націсніце на гэтую кнопку, каб пачаць працэс рэгістрацыі. Google прапануе бясплатную пробную версію, якая ўключае крэдыты ў памеры 300 долараў, якія можна выкарыстоўваць на працягу 90 дзён. Гэта ідэальны варыянт для эксперыментаў з паслугамі машыннага навучання без неадкладных фінансавых абавязацельстваў.
Крок 3: Налада білінгу
– Вам будзе прапанавана наладзіць плацежны рахунак. Калі патрабуецца, увядзіце вашу плацежную інфармацыю. Будзьце ўпэўненыя, з вас не будзе спаганяцца плата, пакуль вы не перавысіце ліміт бясплатнага ўзроўню або пакуль не вычарпаюцца пробныя крэдыты. Google Cloud забяспечвае функцыю абвесткі аб аплаце, якая можа апавяшчаць вас, калі вы набліжаецеся да ліміту выдаткаў.
Крок 4: Стварэнне праекта
– Пасля наладжвання білінгу вам трэба будзе стварыць новы праект. Праекты ў GCP - гэта спосаб арганізаваць свае рэсурсы і паслугі. Пстрыкніце выпадальнае меню праекта ў верхняй панэлі навігацыі і абярыце «Новы праект». Назавіце свой праект і абярыце плацежны рахунак, які вы толькі што стварылі.
Крок 5: Уключэнне API і службаў
– Для задач машыннага навучання вам трэба будзе ўключыць пэўныя API. Перайдзіце ў раздзел «API і паслугі» на кансолі і ўключыце API Cloud Machine Learning Engine, сярод іншага, што можа мець дачыненне да вашага курса. Гэтыя API забяспечваюць неабходную функцыянальнасць для разгортвання і кіравання мадэлямі машыннага навучання.
Выкарыстанне Google Cloud для машыннага навучання
Пасля таго, як вы зарэгістраваліся і наладзілі свой уліковы запіс, вы можаце пачаць вывучаць магчымасці машыннага навучання Google Cloud. Вось некаторыя ключавыя паслугі і паняцці, якія будуць карысныя ў кантэксце вашага курса:
Платформа Google Cloud AI
- Платформа AI: гэта поўны набор інструментаў і сэрвісаў, прызначаных для стварэння, навучання і разгортвання мадэляў машыннага навучання. Ён падтрымлівае такія папулярныя фрэймворкі, як TensorFlow, PyTorch і Scikit-learn. Платформа штучнага інтэлекту забяспечвае кіраваныя паслугі, што азначае, што вам не трэба турбавацца аб базавай інфраструктуры.
- Навучальныя мадэлі: Вы можаце выкарыстоўваць AI Platform для навучання мадэляў у маштабе. Ён падтрымлівае размеркаванае навучанне і настройку гіперпараметраў, якія важныя для аптымізацыі прадукцыйнасці мадэлі. Вы можаце адпраўляць навучальныя заданні непасрэдна з мясцовага асяроддзя або з воблачнай кансолі.
- Разгортванне мадэляў: Пасля навучання вашай мадэлі платформа AI дазваляе разгарнуць яе як REST API. Гэта дазваляе лёгка інтэграваць вашу мадэль у прыкладанні і сэрвісы, забяспечваючы бессерверныя прагнозы ў маштабе.
Google Cloud Storage
- воблака захоўвання: Гэты сэрвіс выкарыстоўваецца для захоўвання вялікіх набораў даных і артэфактаў мадэляў. Гэта маштабаванае рашэнне для захоўвання дадзеных, якое лёгка інтэгруецца з іншымі сэрвісамі Google Cloud. Вы можаце выкарыстоўваць Воблачнае сховішча для кіравання вашымі навучальнымі дадзенымі і захоўвання вынікаў вашых працэсаў машыннага навучання.
BigQuery
- BigQuery: Гэта цалкам кіраванае бессервернае сховішча даных, якое дазваляе выконваць хуткія запыты SQL з выкарыстаннем вылічальнай магутнасці інфраструктуры Google. Гэта асабліва карысна для аналізу вялікіх набораў даных і можа інтэгравацца ў працоўныя працэсы машыннага навучання для атрымання разумення і навучання мадэлям.
Паток дадзеных
- Паток дадзеных: Гэтая паслуга забяспечвае апрацоўку даных у рэжыме рэальнага часу. Гэта карысна для папярэдняй апрацоўкі даных перад тым, як уводзіць іх у мадэлі машыннага навучання. Dataflow падтрымлівае Apache Beam, што дазваляе пісаць канвееры апрацоўкі даных, якія можна пераносіць у розныя асяроддзя выканання.
Прыклад выкарыстання: бессерверныя прагнозы ў маштабе
Разгледзім сцэнар, калі вы распрацавалі мадэль машыннага навучання для прагназавання адтоку кліентаў для тэлекамунікацыйнай кампаніі. Выкарыстоўваючы Google Cloud, вы можаце разгарнуць гэтую мадэль на платформе штучнага інтэлекту і выставіць яе ў якасці API. Гэта дазваляе CRM-сістэме кампаніі ў рэжыме рэальнага часу прагназаваць рызыку адтоку кліентаў для ўваходных дадзеных кліентаў.
- Загрузка даных: Выкарыстоўвайце Dataflow для папярэдняй апрацоўкі і ачысткі даных кліентаў у рэжыме рэальнага часу па меры іх паступлення.
- Разгортванне мадэлі: Разгарніце падрыхтаваную мадэль на платформе AI, якая аўтаматычна маштабуецца ў залежнасці ад попыту, забяспечваючы бессерверныя прагнозы.
- Інтэграцыя: Інтэграцыя REST API платформы AI з сістэмай CRM, дазваляючы прадстаўнікам службы падтрымкі атрымліваць балы рызыкі адтоку і прымаць актыўныя меры для ўтрымання кліентаў.
Асноўныя меркаванні
- Кіраванне выдаткамі: Сачыце за выкарыстаннем сэрвісаў Google Cloud, каб пазбегнуць нечаканых плацяжоў. Выкарыстоўвайце прыборную панэль выстаўлення рахункаў і наладзьце абвесткі, каб адсочваць свае выдаткі.
- бяспекі: Укараняйце лепшыя практыкі для забеспячэння бяспекі вашых воблачных рэсурсаў, напрыклад, выкарыстанне кіравання ідэнтыфікацыяй і доступам (IAM) для кантролю дазволаў і доступу да вашых праектаў.
- захаванне: Пераканайцеся, што выкарыстанне вамі службаў Google Cloud адпавядае адпаведным правілам абароны даных, такім як GDPR або HIPAA, асабліва калі вы апрацоўваеце канфідэнцыяльныя даныя.
Выконваючы наступныя крокі і выкарыстоўваючы магчымасці Google Cloud, вы можаце выконваць практычныя практыкаванні і атрымліваць практычны вопыт разгортвання машыннага навучання ў маштабе. Гэта не толькі палепшыць ваша разуменне тэарэтычных канцэпцый, але і дасць каштоўныя навыкі, прыдатныя да рэальных сцэнарыяў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Калі нехта выкарыстоўвае мадэль Google і навучае яе на ўласным асобніку, ці захоўвае Google паляпшэнні, зробленыя з даных навучання?
- Як даведацца, якую мадэль ML выкарыстоўваць, перш чым навучыць яе?
- Што такое задача рэгрэсіі?
- Як можна пераходзіць паміж табліцамі Vertex AI і AutoML?
- Ці можна выкарыстоўваць Kaggle для загрузкі фінансавых даных і правядзення статыстычнага аналізу і прагназавання з выкарыстаннем эканаметрычных мадэляў, такіх як R-квадрат, ARIMA або GARCH?
- Ці можна выкарыстоўваць машыннае навучанне для прагназавання рызыкі ішэмічнай хваробы сэрца?
- Якія рэальныя змены адбыліся з-за рэбрэндынгу Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Якія паказчыкі ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі?
- Што такое лінейная рэгрэсія?
- Ці можна аб'яднаць розныя мадэлі ML і стварыць майстар ІІ?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning