როგორ შეიძლება დარეგისტრირდეთ Google Cloud Platform-ზე პრაქტიკული გამოცდილებისა და პრაქტიკისთვის?
იმისათვის, რომ დარეგისტრირდეთ Google Cloud-ზე ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სერტიფიცირების პროგრამის კონტექსტში, კონკრეტულად უსერვერო პროგნოზებზე მასშტაბური ფოკუსირებისთვის, თქვენ უნდა შეასრულოთ ნაბიჯების სერია, რომელიც საშუალებას მოგცემთ შეხვიდეთ პლატფორმაზე და გამოიყენოთ მისი რესურსები ეფექტურად.
Google Cloud Platform (GCP) გთავაზობთ სერვისების ფართო სპექტრს, რომლებიც განსაკუთრებით სასარგებლოა მანქანური სწავლების ამოცანებისთვის, მათ შორის მონაცემთა დამუშავების, მოდელის ტრენინგის და პროგნოზირებადი მოდელების დანერგვას.
ქვემოთ მოცემულ სახელმძღვანელოში მოცემულია რეგისტრაციის პროცესის დეტალური ახსნა, მათ შორის წინაპირობები, ანგარიშის შექმნა და Google Cloud-ის მანქანური სწავლების სერვისების გამოყენების ძირითადი მოსაზრებები.
დარეგისტრირების წინაპირობები
1. Google ანგარიში: სანამ დაიწყებთ, დარწმუნდით, რომ გაქვთ Google ანგარიში. ეს აუცილებელია, რადგან GCP ინტეგრირებულია Google-ის სერვისების პაკეტთან. თუ არ გაქვთ, შეგიძლიათ შექმნათ Google ანგარიშის შექმნის გვერდის მონახულებით.
2. გადახდები: მიუხედავად იმისა, რომ GCP გთავაზობთ უფასო საფეხურს შეზღუდული რესურსებით, თქვენ უნდა მიუთითოთ მოქმედი გადახდის მეთოდი (საკრედიტო ბარათი ან საბანკო ანგარიში) რეგისტრაციისთვის. ეს საჭიროა თქვენი ვინაობის დასადასტურებლად და გადასახადის გადახდისთვის, თუ გადააჭარბებთ უფასო დონის ლიმიტებს.
3. Cloud Computing ცნებების გაცნობა: მიუხედავად იმისა, რომ სავალდებულო არ არის, ღრუბლოვანი გამოთვლის კონცეფციების ძირითადი გაგება, როგორიცაა ვირტუალური მანქანები, საცავი და ქსელი, შეიძლება სასარგებლო იყოს. ეს ფუნდამენტური ცოდნა დაგეხმარებათ პლატფორმის უფრო ეფექტურად ნავიგაციაში.
ნაბიჯ-ნაბიჯ რეგისტრაციის პროცესი
ნაბიჯი 1: წვდომა Google Cloud პლატფორმაზე
– გადადით [Google Cloud Platform Console]-ზე (https://console.cloud.google.com/). ეს არის ცენტრალური კერა, სადაც თქვენ მართავთ თქვენს ღრუბლოვან სერვისებსა და რესურსებს.
ნაბიჯი 2: უფასო საცდელი პერიოდის დაწყება
– ერთხელ GCP Console-ზე, დაინახავთ ვარიანტს „დაწყება უფასოდ“. დააწკაპუნეთ ამ ღილაკზე რეგისტრაციის პროცესის დასაწყებად. Google გთავაზობთ უფასო საცდელს, რომელიც მოიცავს $300 კრედიტს, რომლის გამოყენება შესაძლებელია 90 დღის განმავლობაში. ეს იდეალურია მანქანათმცოდნეობის სერვისების ექსპერიმენტებისთვის დაუყოვნებელი ფინანსური ვალდებულების გარეშე.
ნაბიჯი 3: ბილინგის დაყენება
- მოგეთხოვებათ ბილინგის ანგარიშის დაყენება. შეიყვანეთ თქვენი გადახდის ინფორმაცია საჭიროებისამებრ. დარწმუნებული იყავით, რომ თანხა არ ჩამოგეჭრებათ მანამ, სანამ არ გადააჭარბებთ უფასო დონის ლიმიტს ან საცდელი კრედიტი არ ამოიწურება. Google Cloud გთავაზობთ ბილინგის გაფრთხილების ფუნქციას, რომელსაც შეუძლია შეგატყობინოთ, როდესაც უახლოვდებით თქვენი ხარჯების ლიმიტს.
ნაბიჯი 4: პროექტის შექმნა
– ბილინგის დაყენების შემდეგ, თქვენ უნდა შექმნათ ახალი პროექტი. პროექტები GCP-ში არის თქვენი რესურსებისა და სერვისების ორგანიზების საშუალება. დააწკაპუნეთ პროექტის ჩამოსაშლელ სიაზე ზედა ნავიგაციის ზოლში და აირჩიეთ "ახალი პროექტი". დაასახელეთ თქვენი პროექტი და აირჩიეთ ბილინგის ანგარიში, რომელიც ახლახან შექმენით.
ნაბიჯი 5: API-ების და სერვისების ჩართვა
– მანქანათმცოდნეობის ამოცანებისთვის, თქვენ უნდა ჩართოთ კონკრეტული API. გადადით "APIs & Services" განყოფილებაში კონსოლში და ჩართეთ Cloud Machine Learning Engine API, სხვათა შორის, რაც შეიძლება იყოს შესაბამისი თქვენი კურსისთვის. ეს API უზრუნველყოფს აუცილებელ ფუნქციონირებას მანქანური სწავლების მოდელების განლაგებისა და მართვისთვის.
Google Cloud-ის გამოყენება მანქანური სწავლისთვის
მას შემდეგ რაც დარეგისტრირდებით და დააყენებთ თქვენს ანგარიშს, შეგიძლიათ დაიწყოთ Google Cloud-ის მანქანური სწავლების შესაძლებლობების შესწავლა. აქ მოცემულია რამდენიმე ძირითადი სერვისი და კონცეფცია, რომლებიც სასარგებლო იქნება თქვენი კურსის კონტექსტში:
Google Cloud AI პლატფორმა
- AI პლატფორმა: ეს არის ინსტრუმენტებისა და სერვისების ყოვლისმომცველი კომპლექტი, რომელიც შექმნილია მანქანური სწავლების მოდელების შესაქმნელად, ტრენინგებისა და დანერგვისთვის. იგი მხარს უჭერს პოპულარულ ჩარჩოებს, როგორიცაა TensorFlow, PyTorch და Scikit-learn. AI პლატფორმა გთავაზობთ მართულ სერვისებს, რაც ნიშნავს, რომ თქვენ არ უნდა ინერვიულოთ ძირითადი ინფრასტრუქტურის შესახებ.
- ტრენინგის მოდელები: შეგიძლიათ გამოიყენოთ AI პლატფორმა მოდელების მასშტაბური ვარჯიშისთვის. იგი მხარს უჭერს განაწილებულ ტრენინგს და ჰიპერპარამეტრების რეგულირებას, რაც აუცილებელია მოდელის მუშაობის ოპტიმიზაციისთვის. თქვენ შეგიძლიათ წარმოადგინოთ სასწავლო სამუშაოები პირდაპირ თქვენი ადგილობრივი გარემოდან ან ღრუბლოვანი კონსოლიდან.
- მოდელების დანერგვა: თქვენი მოდელის მომზადების შემდეგ, AI პლატფორმა საშუალებას გაძლევთ განათავსოთ ის REST API-ის სახით. ეს აადვილებს თქვენი მოდელის აპლიკაციებსა და სერვისებში ინტეგრირებას, რაც უზრუნველყოფს სერვერის გარეშე პროგნოზებს მასშტაბური მასშტაბით.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: ეს სერვისი გამოიყენება დიდი მონაცემთა ნაკრებისა და მოდელის არტეფაქტების შესანახად. ეს არის მასშტაბური შენახვის გადაწყვეტა, რომელიც შეუფერხებლად ინტეგრირდება სხვა Google Cloud სერვისებთან. შეგიძლიათ გამოიყენოთ Cloud Storage თქვენი ტრენინგის მონაცემების სამართავად და მანქანური სწავლების პროცესების შედეგების შესანახად.
bigquery
- bigquery: ეს არის სრულად მართული, სერვერის გარეშე მონაცემთა საწყობი, რომელიც იძლევა სწრაფ SQL მოთხოვნებს Google-ის ინფრასტრუქტურის დამუშავების სიმძლავრის გამოყენებით. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა დიდი მონაცემთა ნაკრების ანალიზისთვის და შეიძლება ინტეგრირებული იყოს მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესებთან, რათა მივიღოთ ინფორმაცია და ტრენინგის მოდელები.
Მონაცემთა ნაკადი
- Მონაცემთა ნაკადი: ეს სერვისი უზრუნველყოფს რეალურ დროში მონაცემთა დამუშავების შესაძლებლობებს. ის სასარგებლოა მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისთვის, სანამ ისინი მანქანური სწავლის მოდელებში შეიტანეთ. Dataflow მხარს უჭერს Apache Beam-ს, რაც საშუალებას გაძლევთ დაწეროთ მონაცემთა დამუშავების მილსადენები, რომლებიც პორტატულია სამუშაო დროის სხვადასხვა გარემოში.
მაგალითი გამოყენების შემთხვევა: სერვერის პროგნოზები მასშტაბით
განიხილეთ სცენარი, როდესაც თქვენ შექმენით მანქანური სწავლების მოდელი, რათა წინასწარ განსაზღვროთ მომხმარებელთა შეფერხება სატელეკომუნიკაციო კომპანიისთვის. Google Cloud-ის გამოყენებით შეგიძლიათ განათავსოთ ეს მოდელი AI პლატფორმაზე და გამოავლინოთ იგი, როგორც API. ეს საშუალებას აძლევს კომპანიის CRM სისტემას რეალურ დროში გააკეთოს პროგნოზები მომხმარებელთა შემცირების რისკის შესახებ შემომავალი მომხმარებლის მონაცემებისთვის.
- მონაცემთა გადაყლაპვა: გამოიყენეთ Dataflow კლიენტის მონაცემების წინასწარ დამუშავებისა და გასასუფთავებლად რეალურ დროში, როგორც კი ის ჩამოდის.
- მოდელის განლაგება: განათავსეთ გაწვრთნილი მოდელი ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმაზე, რომელიც ავტომატურად მასშტაბირდება მოთხოვნილების მიხედვით და უზრუნველყოფს სერვერის გარეშე პროგნოზებს.
- ინტეგრაციის: AI პლატფორმის REST API-ის ინტეგრირება CRM სისტემასთან, რაც საშუალებას მისცემს მომხმარებელთა მომსახურების წარმომადგენლებს მიიღონ შემცირების რისკის ქულები და მიიღონ პროაქტიული ზომები მომხმარებლების შესანარჩუნებლად.
ძირითადი მოსაზრებები
- ხარჯების მენეჯმენტი: თვალყური ადევნეთ Google Cloud სერვისების თქვენს გამოყენებას, რათა თავიდან აიცილოთ მოულოდნელი გადასახადი. გამოიყენეთ ბილინგის დაფა და დააყენეთ გაფრთხილებები თქვენი ხარჯების თვალყურის დევნებისთვის.
- უსაფრთხოება: დანერგეთ საუკეთესო პრაქტიკა თქვენი ღრუბლოვანი რესურსების დასაცავად, როგორიცაა იდენტიფიკაციისა და წვდომის მართვის (IAM) გამოყენება თქვენს პროექტებზე ნებართვებისა და წვდომის გასაკონტროლებლად.
- შესაბამისობა: დარწმუნდით, რომ თქვენი Google Cloud სერვისების გამოყენება შეესაბამება მონაცემთა დაცვის შესაბამის რეგულაციებს, როგორიცაა GDPR ან HIPAA, განსაკუთრებით თუ თქვენ ამუშავებთ სენსიტიურ მონაცემებს.
ამ ნაბიჯების მიყოლებით და Google Cloud-ის შესაძლებლობების გამოყენებით, შეგიძლიათ გააკეთოთ პრაქტიკული სავარჯიშოები და მიიღოთ პრაქტიკული გამოცდილება მანქანური სწავლების მასშტაბური განლაგებით. ეს არა მხოლოდ გააუმჯობესებს თეორიული ცნებების თქვენს გაგებას, არამედ მოგცემთ ღირებულ უნარებს, რომლებიც გამოიყენება რეალურ სამყაროში სცენარებისთვის.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- თქვენ ახსენეთ მრავალი სახის ალგორითმი, როგორიცაა ხაზოვანი რეგრესია, გადაწყვეტილების ხეები. ეს ყველაფერი ნეირონული ქსელია?
- რა არის მოდელის შესრულების შეფასების მეტრიკა?
- რა არის წრფივი რეგრესია?
- შესაძლებელია თუ არა სხვადასხვა ML მოდელების გაერთიანება და სამაგისტრო AI-ს შექმნა?
- რომელია ყველაზე გავრცელებული ალგორითმები, რომლებიც გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში?
- როგორ შევქმნათ მოდელის ვერსია?
- როგორ გამოვიყენოთ ML-ის 7 ნაბიჯი მაგალითის კონტექსტში?
- როგორ შეიძლება გამოყენებული იქნას მანქანური სწავლება მშენებლობის ნებართვების მონაცემებზე?
- რატომ შეწყდა AutoML Tables-ის წარმოება და რა ხდება მათზე?
- რა ამოცანაა მოთამაშეების მიერ დახატული დუდლების ინტერპრეტაცია ხელოვნური ინტელექტის კონტექსტში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში