Kako se lahko prijavite v Google Cloud Platform za praktične izkušnje in vajo?
Če se želite prijaviti za Google Cloud v okviru certifikacijskega programa za umetno inteligenco in strojno učenje, ki se posebej osredotoča na predvidevanja brez strežnika v velikem obsegu, boste morali slediti nizu korakov, ki vam bodo omogočili dostop do platforme in učinkovito uporabo njenih virov.
Google Cloud Platform (GCP) ponuja široko paleto storitev, ki so še posebej koristne za naloge strojnega učenja, vključno z obdelavo podatkov, usposabljanjem za modele in uvajanjem napovednih modelov.
Naslednji vodnik nudi podrobno razlago postopka prijave, vključno s predpogoji, ustvarjanjem računa in ključnimi premisleki za uporabo storitev strojnega učenja Google Cloud.
Predpogoji za prijavo
1. Google Račun: Preden začnete, se prepričajte, da imate Google Račun. To je potrebno, ker je GCP integriran z Googlovim naborom storitev. Če ga nimate, ga lahko ustvarite tako, da obiščete stran za ustvarjanje Google Računa.
2. Plačilna metoda: Čeprav GCP ponuja brezplačno raven z omejenimi viri, boste morali za prijavo zagotoviti veljavno plačilno sredstvo (kreditno kartico ali bančni račun). To je potrebno za preverjanje vaše identitete in za bremenitev, če presežete omejitve brezplačnih stopenj.
3. Seznanjenost s koncepti računalništva v oblaku: Čeprav ni obvezno, je lahko koristno osnovno razumevanje konceptov računalništva v oblaku, kot so virtualni stroji, shranjevanje in mreženje. To temeljno znanje vam bo pomagalo učinkoviteje krmariti po platformi.
Postopek prijave po korakih
1. korak: dostop do Google Cloud Platform
– Pomaknite se do [konzole Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/). To je osrednje središče, kjer boste upravljali vse svoje storitve in vire v oblaku.
2. korak: Začetek brezplačnega preizkusa
– Ko ste na konzoli GCP, boste videli možnost »Začnite brezplačno«. Kliknite na ta gumb, da začnete postopek prijave. Google ponuja brezplačno preskusno obdobje, ki vključuje 300 USD dobropisov, ki jih je mogoče uporabiti v 90 dneh. To je idealno za eksperimentiranje s storitvami strojnega učenja brez takojšnje finančne obveznosti.
3. korak: Nastavitev obračunavanja
– Pozvani boste, da nastavite račun za obračunavanje. Po potrebi vnesite podatke o plačilu. Bodite prepričani, da vam ne bomo zaračunali, dokler ne presežete omejitev brezplačnih stopenj ali dokler niso izčrpani preizkusni krediti. Google Cloud ponuja funkcijo opozorila o zaračunavanju, ki vas lahko obvesti, ko se približujete omejitvam porabe.
4. korak: Ustvarjanje projekta
– Po nastavitvi obračunavanja boste morali ustvariti nov projekt. Projekti v GCP so način za organiziranje vaših virov in storitev. Kliknite spustni meni projekta v zgornji vrstici za krmarjenje in izberite »Nov projekt«. Poimenujte svoj projekt in izberite račun za obračunavanje, ki ste ga pravkar ustvarili.
5. korak: Omogočanje API-jev in storitev
– Za naloge strojnega učenja boste morali omogočiti posebne API-je. Pomaknite se do razdelka »API-ji in storitve« v konzoli in med drugim omogočite API mehanizma za strojno učenje v oblaku, ki je lahko pomemben za vaš tečaj. Ti API-ji zagotavljajo potrebno funkcionalnost za uvajanje in upravljanje modelov strojnega učenja.
Uporaba Google Cloud za strojno učenje
Ko se prijavite in nastavite svoj račun, lahko začnete raziskovati zmožnosti strojnega učenja Google Cloud. Tukaj je nekaj ključnih storitev in konceptov, ki bodo koristni v okviru vašega tečaja:
Google Cloud AI platforma
- Platforma AI: To je obsežen nabor orodij in storitev, zasnovanih za gradnjo, usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja. Podpira priljubljena ogrodja, kot so TensorFlow, PyTorch in Scikit-learn. Platforma AI zagotavlja upravljane storitve, kar pomeni, da vam ni treba skrbeti za osnovno infrastrukturo.
- Modeli usposabljanja: Platformo AI lahko uporabite za usposabljanje modelov v velikem obsegu. Podpira porazdeljeno usposabljanje in uravnavanje hiperparametrov, ki sta bistvena za optimizacijo delovanja modela. Naloge za usposabljanje lahko oddate neposredno iz svojega lokalnega okolja ali iz konzole v oblaku.
- Uvajanje modelov: Ko je vaš model usposobljen, vam platforma AI omogoča, da ga uvedete kot REST API. To olajša integracijo vašega modela v aplikacije in storitve, kar zagotavlja predvidevanja brez strežnika v velikem obsegu.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: Ta storitev se uporablja za shranjevanje velikih naborov podatkov in artefaktov modela. Je razširljiva rešitev za shranjevanje, ki se brezhibno integrira z drugimi storitvami Google Cloud. Storage v oblaku lahko uporabite za upravljanje podatkov o usposabljanju in shranjevanje rezultatov procesov strojnega učenja.
BigQuery
- BigQuery: To je popolnoma upravljano skladišče podatkov brez strežnika, ki omogoča hitre poizvedbe SQL z uporabo procesorske moči Googlove infrastrukture. Še posebej je uporaben za analizo velikih naborov podatkov in ga je mogoče integrirati s poteki dela strojnega učenja za pridobivanje vpogledov in usposabljanje modelov.
Pretok podatkov
- Pretok podatkov: Ta storitev omogoča obdelavo podatkov v realnem času. Uporaben je za predhodno obdelavo podatkov, preden jih vnesete v modele strojnega učenja. Dataflow podpira Apache Beam, kar vam omogoča pisanje cevovodov za obdelavo podatkov, ki so prenosljivi v različnih okoljih izvajanja.
Primer uporabe: brezstrežniške napovedi v merilu
Razmislite o scenariju, v katerem ste razvili model strojnega učenja za napovedovanje odliva strank za telekomunikacijsko podjetje. Z uporabo storitve Google Cloud lahko ta model namestite na platformo AI in ga izpostavite kot API. To omogoča sistemu CRM podjetja, da v realnem času predvidi tveganje odliva strank za vhodne podatke o strankah.
- Zaužitje podatkov: Uporabite Dataflow za predhodno obdelavo in čiščenje podatkov o strankah v realnem času, ko prispejo.
- Uvajanje modela: Razmestite usposobljeni model na platformi AI, ki se samodejno spreminja glede na povpraševanje in zagotavlja napovedi brez strežnika.
- Integracija: Integrirajte REST API platforme AI s sistemom CRM, kar predstavnikom službe za stranke omogoča, da prejmejo ocene tveganja odliva in sprejmejo proaktivne ukrepe za obdržanje strank.
Ključne ugotovitve
- Upravljanje stroškov: spremljajte svojo uporabo storitev Google Cloud, da se izognete nepričakovanim stroškom. Uporabite nadzorno ploščo za obračun in nastavite opozorila za sledenje vaši porabi.
- Varnost: Izvedite najboljše prakse za zaščito virov v oblaku, kot je uporaba upravljanja identitete in dostopa (IAM) za nadzor dovoljenj in dostopa do vaših projektov.
- skladnost: Zagotovite, da je vaša uporaba storitev Google Cloud v skladu z ustreznimi predpisi o varstvu podatkov, kot sta GDPR ali HIPAA, zlasti če obdelujete občutljive podatke.
Če sledite tem korakom in izkoristite zmogljivosti storitve Google Cloud, lahko izvajate praktične vaje in pridobite praktične izkušnje z uvedbami strojnega učenja v velikem obsegu. To ne bo le izboljšalo vašega razumevanja teoretičnih konceptov, ampak tudi zagotovilo dragocene spretnosti, ki se uporabljajo v realnih scenarijih.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Če nekdo uporablja Googlov model in ga usposablja na lastnem primeru, ali Google obdrži izboljšave, narejene na podlagi podatkov o usposabljanju?
- Kako vedeti, kateri model ML uporabiti, preden ga usposobimo?
- Kaj je regresijska naloga?
- Kako lahko prehajate med tabelami Vertex AI in AutoML?
- Ali je mogoče uporabiti Kaggle za nalaganje finančnih podatkov ter izvajanje statističnih analiz in napovedi z uporabo ekonometričnih modelov, kot so R-kvadrat, ARIMA ali GARCH?
- Ali je mogoče strojno učenje uporabiti za napovedovanje tveganja za koronarno srčno bolezen?
- Kakšne so dejanske spremembe zaradi preimenovanja Google Cloud Machine Learning v Vertex AI?
- Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
- Kaj je linearna regresija?
- Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning