Hvordan kan man registrere seg på Google Cloud Platform for praktisk erfaring og å øve?
For å registrere deg for Google Cloud i sammenheng med sertifiseringsprogrammet for kunstig intelligens og maskinlæring, spesielt med fokus på serverløse spådommer i stor skala, må du følge en rekke trinn som vil gjøre deg i stand til å få tilgang til plattformen og utnytte ressursene effektivt.
Google Cloud Platform (GCP) tilbyr et bredt spekter av tjenester som er spesielt fordelaktige for maskinlæringsoppgaver, inkludert databehandling, modellopplæring og distribusjon av prediktive modeller.
Følgende veiledning gir en detaljert forklaring av registreringsprosessen, inkludert forutsetninger, kontooppretting og viktige hensyn for bruk av Google Clouds maskinlæringstjenester.
Forutsetninger for påmelding
1. Google-konto: Før du begynner, sørg for at du har en Google-konto. Dette er nødvendig fordi GCP er integrert med Googles tjenestepakke. Hvis du ikke har en, kan du opprette den ved å gå til siden for opprettelse av Google-kontoer.
2. Betalingsmetode: Selv om GCP tilbyr et gratis nivå med begrensede ressurser, må du oppgi en gyldig betalingsmåte (kredittkort eller bankkonto) for å registrere deg. Dette er nødvendig for å bekrefte identiteten din og for å belaste deg i tilfelle du overskrider grensene for gratisnivået.
3. Kjennskap til Cloud Computing-konsepter: Selv om det ikke er obligatorisk, kan det være en fordel å ha en grunnleggende forståelse av cloud computing-konsepter, som virtuelle maskiner, lagring og nettverk. Denne grunnleggende kunnskapen vil hjelpe deg med å navigere plattformen mer effektivt.
Trinn-for-trinn registreringsprosess
Trinn 1: Få tilgang til Google Cloud Platform
– Naviger til [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/). Dette er det sentrale knutepunktet hvor du skal administrere alle skytjenestene og ressursene dine.
Trinn 2: Starte den gratis prøveversjonen
– Når du først er på GCP-konsollen, vil du se alternativet «Kom i gang gratis». Klikk på denne knappen for å starte registreringsprosessen. Google tilbyr en gratis prøveperiode som inkluderer $300 i kreditt, som kan brukes over 90 dager. Dette er ideelt for å eksperimentere med maskinlæringstjenester uten umiddelbar økonomisk forpliktelse.
Trinn 3: Sette opp fakturering
– Du blir bedt om å sette opp en faktureringskonto. Skriv inn betalingsinformasjonen din etter behov. Vær trygg på at du ikke blir belastet før du overskrider grensene for gratisnivået eller prøvekredittene er oppbrukt. Google Cloud tilbyr en faktureringsvarselfunksjon som kan varsle deg når du nærmer deg forbruksgrensene.
Trinn 4: Opprette et prosjekt
– Etter å ha satt opp fakturering, må du opprette et nytt prosjekt. Prosjekter i GCP er en måte å organisere ressursene og tjenestene dine på. Klikk på rullegardinmenyen for prosjekt i den øverste navigasjonslinjen og velg "Nytt prosjekt". Gi prosjektet et navn og velg faktureringskontoen du nettopp opprettet.
Trinn 5: Aktivering av APIer og tjenester
– For maskinlæringsoppgaver må du aktivere spesifikke APIer. Naviger til "APIs & Services"-delen i konsollen og aktiver Cloud Machine Learning Engine API, blant annet som kan være relevant for kurset ditt. Disse API-ene gir den nødvendige funksjonaliteten for å distribuere og administrere maskinlæringsmodeller.
Bruker Google Cloud for maskinlæring
Når du har registrert deg og konfigurert kontoen din, kan du begynne å utforske maskinlæringsmulighetene til Google Cloud. Her er noen nøkkeltjenester og konsepter som vil være nyttige i forbindelse med kurset ditt:
Google Cloud AI-plattform
- AI-plattform: Dette er en omfattende pakke med verktøy og tjenester designet for å bygge, trene og distribuere maskinlæringsmodeller. Den støtter populære rammeverk som TensorFlow, PyTorch og Scikit-learn. AI-plattformen tilbyr administrerte tjenester, noe som betyr at du ikke trenger å bekymre deg for den underliggende infrastrukturen.
- Treningsmodeller: Du kan bruke AI-plattformen til å trene modeller i skala. Den støtter distribuert trening og hyperparameterinnstilling, som er avgjørende for å optimalisere modellytelsen. Du kan sende inn opplæringsjobber direkte fra ditt lokale miljø eller fra skykonsollen.
- Utplassering av modeller: Når modellen din er opplært, lar AI-plattformen deg distribuere den som en REST API. Dette gjør det enkelt å integrere modellen din i applikasjoner og tjenester, og gir serverløse spådommer i stor skala.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: Denne tjenesten brukes til å lagre store datasett og modellartefakter. Det er en skalerbar lagringsløsning som integreres sømløst med andre Google Cloud-tjenester. Du kan bruke Cloud Storage til å administrere treningsdataene dine og lagre utdataene fra maskinlæringsprosessene dine.
BigQuery
- BigQuery: Dette er et fullt administrert, serverløst datavarehus som muliggjør raske SQL-spørringer ved å bruke prosessorkraften til Googles infrastruktur. Det er spesielt nyttig for å analysere store datasett og kan integreres med arbeidsflyter for maskinlæring for å utlede innsikt og trene modeller.
Dataflyt
- Dataflyt: Denne tjenesten gir sanntids databehandlingsmuligheter. Det er nyttig for å forhåndsbehandle data før de mates inn i maskinlæringsmodeller. Dataflow støtter Apache Beam, slik at du kan skrive databehandlingspipelines som er bærbare på tvers av forskjellige kjøretidsmiljøer.
Eksempel på bruk: Serverløse spådommer i skala
Tenk på et scenario der du har utviklet en maskinlæringsmodell for å forutsi kundefragang for et telekommunikasjonsselskap. Ved å bruke Google Cloud kan du distribuere denne modellen til AI-plattformen og eksponere den som en API. Dette gjør selskapets CRM-system i stand til å gi sanntids spådommer om kundeavgang risiko for innkommende kundedata.
- Svelging av data: Bruk Dataflow til å forhåndsbehandle og rense kundedataene i sanntid når de kommer.
- Modellutplassering: Distribuer den opplærte modellen på AI-plattformen, som automatisk skaleres basert på etterspørsel, og gir serverløse spådommer.
- Integrasjon: Integrer AI-plattformens REST API med CRM-systemet, slik at kundeservicerepresentanter kan motta churn-risikoscore og ta proaktive tiltak for å beholde kunder.
Viktige hensyn
- Kostnadsstyring: Overvåk bruken din av Google Cloud-tjenester for å unngå uventede kostnader. Bruk faktureringsoversikten og sett opp varsler for å spore forbruket ditt.
- Sikkerhet: Implementer beste praksis for å sikre skyressursene dine, for eksempel bruk av Identity and Access Management (IAM) for å kontrollere tillatelser og tilgang til prosjektene dine.
- Samsvar: Sørg for at bruken din av Google Cloud-tjenester overholder relevante databeskyttelsesforskrifter, for eksempel GDPR eller HIPAA, spesielt hvis du håndterer sensitive data.
Ved å følge disse trinnene og utnytte funksjonene til Google Cloud kan du gjøre praktiske øvelser og få praktisk erfaring med maskinlæringsimplementeringer i stor skala. Dette vil ikke bare forbedre din forståelse av teoretiske konsepter, men også gi verdifulle ferdigheter som kan brukes i virkelige scenarier.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvor viktig er Python eller andre programmeringsspråkkunnskaper for å implementere ML i praksis?
- Hvorfor er trinnet med å evaluere ytelsen til en maskinlæringsmodell på et separat testdatasett viktig, og hva kan skje hvis dette trinnet hoppes over?
- Hva er den sanne verdien av maskinlæring i dagens verden, og hvordan kan vi skille dens genuine innvirkning fra ren teknologisk hype?
- Hva er kriteriene for å velge riktig algoritme for et gitt problem?
- Hvis man bruker en Google-modell og trener den på sin egen instans, beholder Google forbedringene som er gjort fra treningsdataene?
- Hvordan vet man hvilken ML-modell man skal bruke før man trener den?
- Hva er en regresjonsoppgave?
- Hvordan kan man bytte mellom Vertex AI og AutoML-tabeller?
- Er det mulig å bruke Kaggle til å laste opp økonomiske data og utføre statistiske analyser og prognoser ved å bruke økonometriske modeller som R-squared, ARIMA eller GARCH?
- Kan maskinlæring brukes til å forutsi risiko for koronar hjertesykdom?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning