Jak se lze zaregistrovat do Google Cloud Platform a získat praktické zkušenosti a procvičování?
Chcete-li se zaregistrovat do služby Google Cloud v rámci certifikačního programu Umělá inteligence a strojové učení, který se konkrétně zaměřuje na předpovědi bez serveru ve velkém, budete muset provést řadu kroků, které vám umožní přistupovat k platformě a efektivně využívat její zdroje.
Google Cloud Platform (GCP) nabízí širokou škálu služeb, které jsou zvláště výhodné pro úlohy strojového učení, včetně zpracování dat, školení modelů a nasazení prediktivních modelů.
Následující průvodce poskytuje podrobné vysvětlení procesu registrace, včetně nezbytných předpokladů, vytvoření účtu a klíčových aspektů používání služeb strojového učení Google Cloud.
Předpoklady pro registraci
1. Účet Google: Než začnete, ujistěte se, že máte účet Google. Je to nutné, protože GCP je integrován se sadou služeb Google. Pokud jej nemáte, můžete si jej vytvořit na stránce vytvoření účtu Google.
2. Způsob platby: Přestože GCP nabízí bezplatnou úroveň s omezenými zdroji, k registraci budete muset zadat platnou platební metodu (kreditní kartu nebo bankovní účet). To je nutné k ověření vaší identity a k naúčtování v případě, že překročíte limity bezplatné úrovně.
3. Znalost konceptů cloud computingu: I když to není povinné, základní znalost konceptů cloud computingu, jako jsou virtuální stroje, úložiště a sítě, může být přínosem. Tyto základní znalosti vám pomohou procházet platformou efektivněji.
Proces registrace krok za krokem
Krok 1: Přístup ke Google Cloud Platform
– Přejděte do [Google Cloud Platform Console] (https://console.cloud.google.com/). Toto je centrální centrum, kde budete spravovat všechny své cloudové služby a zdroje.
Krok 2: Spuštění bezplatné zkušební verze
– Jakmile se dostanete do konzole GCP, uvidíte možnost „Začít zdarma“. Kliknutím na toto tlačítko zahájíte proces registrace. Google nabízí bezplatnou zkušební verzi, která zahrnuje kredity 300 $, které lze používat po dobu 90 dnů. To je ideální pro experimentování se službami strojového učení bez okamžitého finančního závazku.
Krok 3: Nastavení fakturace
– Budete vyzváni k nastavení fakturačního účtu. Podle potřeby zadejte své platební údaje. Ujišťujeme vás, že vám nebudou účtovány poplatky, dokud nepřekročíte limity bezplatné úrovně nebo dokud nevyčerpáte zkušební kredity. Google Cloud poskytuje funkci upozornění na fakturaci, která vás může upozornit, když se blížíte limitům útraty.
Krok 4: Vytvoření projektu
– Po nastavení fakturace budete muset vytvořit nový projekt. Projekty v GCP představují způsob, jak uspořádat vaše zdroje a služby. Klikněte na rozbalovací nabídku projektu v horní navigační liště a vyberte „Nový projekt“. Pojmenujte svůj projekt a vyberte fakturační účet, který jste právě vytvořili.
Krok 5: Povolení rozhraní API a služeb
– Pro úlohy strojového učení budete muset povolit konkrétní rozhraní API. Přejděte do sekce "API & Services" v konzole a povolte rozhraní Cloud Machine Learning Engine API, mimo jiné, které mohou být relevantní pro váš kurz. Tato rozhraní API poskytují nezbytnou funkcionalitu pro nasazení a správu modelů strojového učení.
Používání Google Cloud pro strojové učení
Jakmile se zaregistrujete a nastavíte svůj účet, můžete začít zkoumat možnosti strojového učení Google Cloud. Zde jsou některé klíčové služby a koncepty, které budou užitečné v kontextu vašeho kurzu:
Platforma Google Cloud AI
- Platforma AI: Jedná se o komplexní sadu nástrojů a služeb navržených pro vytváření, školení a nasazení modelů strojového učení. Podporuje populární rámce jako TensorFlow, PyTorch a Scikit-learn. Platforma AI poskytuje spravované služby, což znamená, že se nemusíte starat o základní infrastrukturu.
- Tréninkové modely: Platformu AI můžete použít k trénování modelů v měřítku. Podporuje distribuované školení a ladění hyperparametrů, které jsou nezbytné pro optimalizaci výkonu modelu. Školicí úlohy můžete odesílat přímo z místního prostředí nebo z cloudové konzoly.
- Nasazování modelů: Jakmile je váš model vyškolen, platforma AI vám umožní jej nasadit jako REST API. To usnadňuje integraci vašeho modelu do aplikací a služeb a poskytuje předpovědi bez serveru ve velkém měřítku.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: Tato služba se používá pro ukládání velkých datových sad a artefaktů modelů. Jedná se o škálovatelné řešení úložiště, které se hladce integruje s dalšími službami Google Cloud. Cloud Storage můžete použít ke správě tréninkových dat a ukládání výstupů vašich procesů strojového učení.
BigQuery
- BigQuery: Toto je plně spravovaný datový sklad bez serveru, který umožňuje rychlé dotazy SQL s využitím výpočetního výkonu infrastruktury Google. Je zvláště užitečný pro analýzu velkých datových sad a lze jej integrovat s pracovními postupy strojového učení pro odvození statistik a trénování modelů.
Datový tok
- Datový tok: Tato služba poskytuje možnosti zpracování dat v reálném čase. Je to užitečné pro předběžné zpracování dat před jejich vložením do modelů strojového učení. Dataflow podporuje Apache Beam, což vám umožňuje psát kanály pro zpracování dat, které jsou přenosné v různých runtime prostředích.
Příklad použití: Předpovědi bez serveru ve velkém měřítku
Zvažte scénář, kdy jste vyvinuli model strojového učení pro předpovídání odchodu zákazníků pro telekomunikační společnost. Pomocí Google Cloud můžete tento model nasadit na platformu AI a vystavit jej jako API. To umožňuje firemnímu CRM systému předpovídat v reálném čase riziko odchodu zákazníků pro příchozí zákaznická data.
- Zpracování dat: Použijte Dataflow k předběžnému zpracování a čištění zákaznických dat v reálném čase, jakmile jsou k dispozici.
- Nasazení modelu: Nasaďte trénovaný model na platformě AI, která se automaticky škáluje na základě poptávky a poskytuje předpovědi bez serveru.
- Integrace: Integrujte REST API platformy AI se systémem CRM, což zástupcům zákaznických služeb umožní získávat skóre rizika odchodu a přijímat proaktivní opatření k udržení zákazníků.
Klíčové úvahy
- Řízení nákladů: Sledujte své používání služeb Google Cloud, abyste se vyhnuli neočekávaným poplatkům. Použijte fakturační panel a nastavte si upozornění ke sledování svých výdajů.
- Bezpečnost: Implementujte osvědčené postupy pro zabezpečení svých cloudových zdrojů, jako je použití správy identit a přístupu (IAM) ke kontrole oprávnění a přístupu k vašim projektům.
- Dodržování: Ujistěte se, že vaše používání služeb Google Cloud je v souladu s příslušnými předpisy o ochraně dat, jako je GDPR nebo HIPAA, zejména pokud nakládáte s citlivými údaji.
Dodržováním těchto kroků a využitím možností Google Cloud můžete provádět praktická cvičení a získat praktické zkušenosti s nasazením strojového učení ve velkém. To nejen zlepší vaše porozumění teoretickým konceptům, ale také poskytne cenné dovednosti použitelné pro scénáře reálného světa.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Pokud používám model Google a trénuji ho na své vlastní instanci, uchovává si google vylepšení z mých tréninkových dat?
- Jak zjistím, který model ML použít, než ho trénuju?
- Co je regresní úloha?
- Jak lze přecházet mezi tabulkami Vertex AI a AutoML?
- Je možné použít Kaggle k nahrávání finančních dat a provádění statistických analýz a prognóz pomocí ekonometrických modelů, jako je R-squared, ARIMA nebo GARCH?
- Lze strojové učení použít k predikci rizika ischemické choroby srdeční?
- Jaké jsou skutečné změny v důsledku přejmenování Google Cloud Machine Learning na Vertex AI?
- Jaké jsou metriky hodnocení výkonu modelu?
- Co je lineární regrese?
- Je možné kombinovat různé modely ML a postavit mistrovskou AI?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning