Да бисте кренули на пут стварања модела вештачке интелигенције (АИ) користећи Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг за предвиђања без сервера у великом обиму, морате следити структурирани приступ који обухвата неколико кључних корака. Ови кораци укључују разумевање основа машинског учења, упознавање са услугама вештачке интелигенције Гоогле Цлоуд-а, постављање развојног окружења, припрему и обраду података, изградњу и обуку модела, примену модела за предвиђање и праћење и оптимизацију перформанси АИ система.
Први корак у почетку прављења вештачке интелигенције укључује стицање солидног разумевања концепата машинског учења. Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која омогућава системима да уче и унапређују се из искуства без експлицитног програмирања. Укључује развој алгоритама који могу учити и доносити предвиђања или одлуке на основу података. За почетак, треба схватити фундаменталне концепте као што су учење под надзором, учење без надзора и учење са појачањем, као и кључне терминологије као што су карактеристике, ознаке, подаци о обуци, подаци о тестирању и метрике евалуације модела.
Затим, кључно је упознати се са Гоогле Цлоуд-ом АИ и услугама машинског учења. Гоогле Цлоуд Платформ (ГЦП) нуди скуп алата и услуга који олакшавају развој, примену и управљање АИ модела у великом обиму. Неке од истакнутих услуга укључују Гоогле Цлоуд АИ платформу, која пружа окружење за сарадњу за изградњу и примену модела машинског учења, и Гоогле Цлоуд АутоМЛ, који омогућава корисницима да обуче прилагођене моделе машинског учења без потребе за дубоком стручношћу у овој области.
Постављање развојног окружења је од суштинског значаја за ефикасно креирање АИ модела. Гоогле Цолаб, окружење Јупитер нотебоок рачунара засновано на облаку, популаран је избор за развој модела машинског учења помоћу Гоогле Цлоуд услуга. Коришћењем Цолаб-а, корисници могу да приступе ГПУ ресурсима и неприметно се интегришу са другим ГЦП услугама за складиштење, обраду и обуку модела.
Припрема и обрада података играју кључну улогу у успеху АИ пројеката. Пре изградње модела, потребно је прикупити, очистити и претходно обрадити податке како би се обезбедио њихов квалитет и релевантност за обуку. Гоогле Цлоуд Стораге и БигКуери су услуге које се обично користе за складиштење и управљање скуповима података, док се алати као што су Датафлов и Датапреп могу користити за задатке претходне обраде података као што су чишћење, трансформација и инжењеринг функција.
Изградња и обука модела машинског учења подразумевају избор одговарајућег алгоритма, дефинисање архитектуре модела и оптимизацију параметара модела да би се постигле високе перформансе предвиђања. Гоогле Цлоуд АИ платформа пружа низ унапред изграђених алгоритама и оквира као што су ТенсорФлов и сцикит-леарн, као и могућности подешавања хиперпараметара ради поједностављења процеса развоја модела.
Примена АИ модела за предвиђања је критичан корак у томе да АИ решења буду доступна крајњим корисницима. Гоогле Цлоуд АИ платформа омогућава корисницима да примењују обучене моделе као РЕСТфул АПИ-је за предвиђања у реалном времену или групна предвиђања. Коришћењем технологија без сервера као што су Цлоуд Фунцтионс или Цлоуд Рун, корисници могу да скалирају своје предвиђање модела на основу потражње без управљања инфраструктуром.
Праћење и оптимизација перформанси АИ система је од суштинског значаја за обезбеђивање њихове поузданости и ефикасности у производним окружењима. Гоогле Цлоуд АИ платформа пружа могућности праћења и евидентирања за праћење метрика перформанси модела, откривање аномалија и решавање проблема у реалном времену. Континуираним праћењем и усавршавањем АИ модела заснованих на повратним информацијама, корисници могу побољшати своју тачност предвиђања и одржати интегритет система.
За почетак израде АИ модела користећи Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг за предвиђања без сервера у великом обиму захтева систематски приступ који укључује разумевање основа машинског учења, коришћење Гоогле Цлоуд услуга вештачке интелигенције, постављање развојног окружења, припрему и обраду података, изградњу и обуку модела, примену модела за предвиђања и праћење и оптимизацију перформанси система. Пратећи ове кораке марљивим и итеративним усавршавањем решења вештачке интелигенције, појединци могу да искористе моћ вештачке интелигенције за покретање иновација и решавање сложених проблема у различитим доменима.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг