Da bismo krenuli na put stvaranja modela umjetne inteligencije (AI) pomoću Google Cloud Machine Learninga za predviđanja bez poslužitelja u velikom obimu, moramo slijediti strukturirani pristup koji obuhvaća nekoliko ključnih koraka. Ovi koraci uključuju razumijevanje osnova strojnog učenja, upoznavanje s uslugama umjetne inteligencije Google Clouda, postavljanje razvojnog okruženja, pripremu i obradu podataka, izradu i obuku modela, implementaciju modela za predviđanja te praćenje i optimizaciju performansi sustava umjetne inteligencije.
Prvi korak u stvaranju umjetne inteligencije uključuje stjecanje dobrog razumijevanja koncepata strojnog učenja. Strojno učenje podskup je umjetne inteligencije koji sustavima omogućuje učenje i poboljšanje iz iskustva bez eksplicitnog programiranja. Uključuje razvoj algoritama koji mogu učiti iz podataka i donositi predviđanja ili odluke na temelju podataka. Za početak treba razumjeti temeljne koncepte kao što su nadzirano učenje, nenadzirano učenje i učenje s potkrepljenjem, kao i ključne terminologije poput značajki, oznaka, podataka o obuci, podataka testiranja i metrike evaluacije modela.
Zatim, ključno je upoznati se s AI i uslugama strojnog učenja Google Clouda. Google Cloud Platform (GCP) nudi paket alata i usluga koji olakšavaju razvoj, implementaciju i upravljanje modelima umjetne inteligencije na velikom broju. Neke od istaknutih usluga uključuju Google Cloud AI Platformu, koja pruža kolaborativno okruženje za izgradnju i implementaciju modela strojnog učenja, i Google Cloud AutoML, koji korisnicima omogućuje treniranje prilagođenih modela strojnog učenja bez potrebe za dubljom stručnošću u tom području.
Postavljanje razvojnog okruženja ključno je za učinkovito stvaranje AI modela. Google Colab, Jupyter prijenosno okruženje temeljeno na oblaku, popularan je izbor za razvoj modela strojnog učenja pomoću Google Cloud usluga. Korištenjem Colaba, korisnici mogu pristupiti GPU resursima i neprimjetno se integrirati s drugim GCP uslugama za pohranu podataka, obradu i obuku modela.
Priprema i obrada podataka imaju ključnu ulogu u uspjehu projekata umjetne inteligencije. Prije izrade modela potrebno je prikupiti, očistiti i prethodno obraditi podatke kako bi se osigurala njihova kvaliteta i relevantnost za obuku. Google Cloud Storage i BigQuery često su korištene usluge za pohranu i upravljanje skupovima podataka, dok se alati poput Dataflow i Dataprep mogu koristiti za zadatke predobrade podataka kao što su čišćenje, transformacija i inženjering značajki.
Izgradnja i obuka modela strojnog učenja uključuje odabir odgovarajućeg algoritma, definiranje arhitekture modela i optimizaciju parametara modela kako bi se postigla visoka prediktivna izvedba. Google Cloud AI Platforma pruža niz unaprijed izgrađenih algoritama i okvira kao što su TensorFlow i scikit-learn, kao i mogućnosti podešavanja hiperparametara za pojednostavljenje procesa razvoja modela.
Implementacija AI modela za predviđanja ključni je korak u omogućavanju pristupa AI rješenja krajnjim korisnicima. Google Cloud AI Platforma omogućuje korisnicima implementaciju obučenih modela kao RESTful API-ja za predviđanja u stvarnom vremenu ili skupna predviđanja. Korištenjem tehnologija bez poslužitelja kao što su Cloud Functions ili Cloud Run, korisnici mogu skalirati svoja predviđanja modela na temelju potražnje bez upravljanja infrastrukturnim troškovima.
Praćenje i optimiziranje performansi sustava umjetne inteligencije ključno je za osiguranje njihove pouzdanosti i učinkovitosti u proizvodnim okruženjima. Platforma umjetne inteligencije Google Clouda pruža mogućnosti praćenja i zapisivanja radi praćenja metrike izvedbe modela, otkrivanja anomalija i rješavanja problema u stvarnom vremenu. Kontinuiranim praćenjem i usavršavanjem AI modela na temelju povratnih informacija, korisnici mogu poboljšati svoju točnost predviđanja i održati integritet sustava.
Početak izrade AI modela pomoću Google Cloud Machine Learninga za predviđanja bez poslužitelja u velikom broju zahtijeva sustavan pristup koji uključuje razumijevanje osnova strojnog učenja, iskorištavanje AI usluga Google Clouda, postavljanje razvojnog okruženja, pripremu i obradu podataka, izradu i obuku modela, implementaciju modela za predviđanja te praćenje i optimizaciju performansi sustava. Slijedeći ove korake marljivo i iterativno usavršavajući rješenja umjetne inteligencije, pojedinci mogu iskoristiti snagu umjetne inteligencije za poticanje inovacija i rješavanje složenih problema u raznim domenama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
- Što je TensorBoard?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning