Kako se prijaviti na Google Cloud Platform za praktično iskustvo i praksu?
Da biste se prijavili za Google Cloud u kontekstu certifikacijskog programa za umjetnu inteligenciju i strojno učenje, s posebnim naglaskom na predviđanja bez poslužitelja na razini, morat ćete slijediti niz koraka koji će vam omogućiti pristup platformi i učinkovito korištenje njezinih resursa.
Google Cloud Platform (GCP) nudi širok raspon usluga koje su posebno korisne za zadatke strojnog učenja, uključujući obradu podataka, obuku modela i implementaciju prediktivnih modela.
Sljedeći vodič pruža detaljno objašnjenje postupka prijave, uključujući preduvjete, stvaranje računa i ključna razmatranja za korištenje usluga strojnog učenja Google Clouda.
Preduvjeti za prijavu
1. Google računi: Prije nego počnete, provjerite imate li Google račun. Ovo je neophodno jer je GCP integriran s Googleovim paketom usluga. Ako ga nemate, možete ga izraditi na stranici za izradu Google računa.
2. Metoda plaćanja: Iako GCP nudi besplatnu razinu s ograničenim resursima, morat ćete navesti važeći način plaćanja (kreditna kartica ili bankovni račun) da biste se prijavili. Ovo je potrebno za potvrdu vašeg identiteta i za naplatu u slučaju da premašite ograničenja besplatnih razina.
3. Upoznatost s konceptima računalstva u oblaku: Iako nije obavezno, osnovno razumijevanje koncepata računalstva u oblaku, kao što su virtualni strojevi, pohrana i umrežavanje, može biti korisno. Ovo temeljno znanje pomoći će vam da se učinkovitije krećete platformom.
Postupak prijave korak po korak
Korak 1: Pristup Google Cloud Platformi
– Idite na [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/). Ovo je središnje središte gdje ćete upravljati svim svojim uslugama i resursima u oblaku.
Korak 2: Pokretanje besplatne probe
– Kada ste na GCP konzoli, vidjet ćete opciju "Počnite besplatno." Kliknite na ovaj gumb kako biste započeli postupak prijave. Google nudi besplatno probno razdoblje koje uključuje 300 USD kredita, koji se mogu koristiti tijekom 90 dana. Ovo je idealno za eksperimentiranje s uslugama strojnog učenja bez neposredne financijske obveze.
Korak 3: Postavljanje naplate
– Od vas će se tražiti da postavite račun za naplatu. Unesite podatke o plaćanju prema potrebi. Budite uvjereni, neće vam biti naplaćeno sve dok ne premašite ograničenja besplatnih razina ili dok se ne potroše probni krediti. Google Cloud pruža značajku upozorenja o naplati koja vas može obavijestiti kada se približite svojim ograničenjima potrošnje.
Korak 4: Izrada projekta
– Nakon postavljanja naplate morat ćete izraditi novi projekt. Projekti u GCP-u način su organiziranja vaših resursa i usluga. Kliknite padajući izbornik projekta na gornjoj navigacijskoj traci i odaberite "Novi projekt". Imenujte svoj projekt i odaberite račun za naplatu koji ste upravo stvorili.
Korak 5: Omogućavanje API-ja i usluga
– Za zadatke strojnog učenja morat ćete omogućiti određene API-je. Dođite do odjeljka "API-ji i usluge" na konzoli i omogućite Cloud Machine Learning Engine API, među ostalima koji mogu biti relevantni za vaš tečaj. Ovi API-ji pružaju potrebnu funkcionalnost za implementaciju i upravljanje modelima strojnog učenja.
Korištenje Google Clouda za strojno učenje
Nakon što se prijavite i postavite svoj račun, možete početi istraživati mogućnosti strojnog učenja Google Clouda. Evo nekih ključnih usluga i koncepata koji će biti korisni u kontekstu vašeg tečaja:
Google Cloud AI platforma
- AI platforma: Ovo je sveobuhvatan paket alata i usluga dizajniranih za izgradnju, obuku i implementaciju modela strojnog učenja. Podržava popularne okvire kao što su TensorFlow, PyTorch i Scikit-learn. AI Platforma pruža upravljane usluge, što znači da ne morate brinuti o temeljnoj infrastrukturi.
- Modeli obuke: možete koristiti AI platformu za treniranje modela u velikom mjerilu. Podržava distribuiranu obuku i podešavanje hiperparametara, koji su ključni za optimizaciju performansi modela. Poslove obuke možete poslati izravno iz svog lokalnog okruženja ili s konzole u oblaku.
- Implementacija modela: Nakon što je vaš model obučen, AI platforma vam omogućuje da ga postavite kao REST API. To olakšava integraciju vašeg modela u aplikacije i usluge, pružajući predviđanja bez poslužitelja u velikom broju.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: Ova se usluga koristi za pohranu velikih skupova podataka i artefakata modela. To je skalabilno rješenje za pohranu koje se neprimjetno integrira s drugim Google Cloud uslugama. Pohranu u oblaku možete koristiti za upravljanje podacima o obuci i pohranjivanje rezultata procesa strojnog učenja.
BigQueryja
- BigQueryja: Ovo je potpuno upravljano skladište podataka bez poslužitelja koje omogućuje brze SQL upite koristeći procesorsku snagu Googleove infrastrukture. Osobito je koristan za analizu velikih skupova podataka i može se integrirati s tijekovima rada strojnog učenja za izvođenje uvida i treniranje modela.
Protok podataka
- Protok podataka: Ova usluga pruža mogućnosti obrade podataka u stvarnom vremenu. Korisno je za prethodnu obradu podataka prije njihovog unosa u modele strojnog učenja. Dataflow podržava Apache Beam, omogućujući vam pisanje cjevovoda za obradu podataka koji su prenosivi u različitim okruženjima vremena izvođenja.
Primjer upotrebe: Predviđanja bez poslužitelja u mjerilu
Razmotrite scenarij u kojem ste razvili model strojnog učenja za predviđanje odljeva korisnika za telekomunikacijsku tvrtku. Pomoću Google Clouda možete implementirati ovaj model na AI platformu i izložiti ga kao API. To omogućuje CRM sustavu tvrtke da u stvarnom vremenu predvidi rizik odljeva korisnika za dolazne podatke o klijentima.
- Gutanje podataka: Koristite Dataflow za prethodnu obradu i čišćenje korisničkih podataka u stvarnom vremenu čim stignu.
- Implementacija modela: Postavite uvježbani model na AI Platformu, koja se automatski skalira na temelju potražnje, pružajući predviđanja bez poslužitelja.
- Integracija: Integrirajte REST API platforme AI sa CRM sustavom, omogućujući predstavnicima korisničke službe da dobiju ocjene rizika od odljeva i poduzmu proaktivne mjere za zadržavanje kupaca.
Ključna razmatranja
- Upravljanje troškovima: Pratite svoju upotrebu Google Cloud usluga kako biste izbjegli neočekivane troškove. Upotrijebite nadzornu ploču za naplatu i postavite upozorenja za praćenje potrošnje.
- Sigurnost: Implementirajte najbolju praksu za osiguranje svojih resursa u oblaku, kao što je korištenje upravljanja identitetom i pristupom (IAM) za kontrolu dopuštenja i pristupa vašim projektima.
- Usklađenost: Provjerite je li vaša upotreba Google Cloud usluga u skladu s relevantnim propisima o zaštiti podataka, kao što su GDPR ili HIPAA, osobito ako rukujete osjetljivim podacima.
Slijedeći ove korake i iskorištavajući mogućnosti Google Clouda, možete raditi praktične vježbe i steći praktično iskustvo s implementacijama strojnog učenja u velikom broju. Ovo ne samo da će poboljšati vaše razumijevanje teorijskih koncepata, već će također pružiti vrijedne vještine primjenjive u scenarijima iz stvarnog svijeta.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koji su kriteriji za odabir pravog algoritma za određeni problem?
- Ako netko koristi Googleov model i obučava ga na vlastitoj instanci, zadržava li Google poboljšanja napravljena na temelju podataka o obuci?
- Kako znati koji ML model koristiti prije nego što ga obučite?
- Što je zadatak regresije?
- Kako se može prijeći između Vertex AI i AutoML tablica?
- Je li moguće koristiti Kaggle za učitavanje financijskih podataka i izvođenje statističkih analiza i predviđanja korištenjem ekonometrijskih modela kao što su R-kvadrat, ARIMA ili GARCH?
- Može li se strojno učenje koristiti za predviđanje rizika od koronarne bolesti srca?
- Koje su stvarne promjene uslijed rebrandinga Google Cloud Machine Learninga u Vertex AI?
- Koje su metrike procjene izvedbe modela?
- Što je linearna regresija?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning