Google Cloud Machine Learning-ийг ашиглан сервергүй урьдчилан таамаглах зорилгоор хиймэл оюун ухааны (AI) загвар бүтээх аялалд гарахын тулд хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг багтаасан бүтэцлэгдсэн арга барилыг дагаж мөрдөх шаардлагатай. Эдгээр алхмууд нь машин сургалтын үндсийг ойлгох, Google Cloud-ийн хиймэл оюун ухааны үйлчилгээтэй танилцах, хөгжүүлэлтийн орчинг бүрдүүлэх, өгөгдөл бэлтгэх, боловсруулах, загвар бүтээх, сургах, таамаглахад зориулж загваруудыг ашиглах, AI системийн гүйцэтгэлийг хянах, оновчтой болгох зэрэг орно.
Хиймэл оюун ухаан хийж эхлэх эхний алхам бол машин сургалтын тухай ойлголттой болох явдал юм. Машины сургалт нь системд тодорхой програмчлалгүйгээр туршлагаас суралцах, сайжруулах боломжийг олгодог хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг юм. Энэ нь өгөгдөлд үндэслэн таамаглал эсвэл шийдвэр гаргах, суралцах боломжтой алгоритмуудыг боловсруулахад ордог. Эхлэхийн тулд хяналттай суралцах, хяналтгүй суралцах, бататгах сургалт гэх мэт үндсэн ойлголтууд, мөн онцлог, шошго, сургалтын өгөгдөл, тестийн өгөгдөл, загварын үнэлгээний хэмжүүр зэрэг үндсэн нэр томъёог ойлгох хэрэгтэй.
Дараа нь Google Cloud-ийн AI болон машин сургалтын үйлчилгээтэй танилцах нь маш чухал юм. Google Cloud Platform (GCP) нь хиймэл оюун ухааны загваруудыг хөгжүүлэх, байршуулах, удирдахад туслах багц хэрэгсэл, үйлчилгээг санал болгодог. Зарим алдартай үйлчилгээнүүдэд машин сургалтын загваруудыг бий болгох, ашиглахад хамтран ажиллах орчинг бүрдүүлдэг Google Cloud AI платформ, мөн Google Cloud AutoML зэрэг нь хэрэглэгчдэд тухайн салбарт гүн гүнзгий мэдлэг шаардахгүйгээр тусгай машин сургалтын загваруудыг сургах боломжийг олгодог.
Хиймэл оюун ухааны загварыг үр дүнтэй бүтээхэд хөгжлийн орчныг бүрдүүлэх нь чухал. Google Colab нь үүлд суурилсан Jupyter дэвтэр орчин нь Google Cloud үйлчилгээг ашиглан машин сургалтын загвар боловсруулахад түгээмэл сонголт юм. Colab-ийг ашигласнаар хэрэглэгчид GPU-ийн нөөцөд хандаж, өгөгдөл хадгалах, боловсруулах, загварт сургах бусад GCP үйлчилгээнүүдтэй саадгүй нэгдэх боломжтой.
Мэдээлэл бэлтгэх, боловсруулах нь хиймэл оюун ухааны төслүүдийг амжилттай хэрэгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Загвар бүтээхээсээ өмнө түүний чанар, сургалтад хамааралтай эсэхийг баталгаажуулахын тулд өгөгдлийг цуглуулж, цэвэрлэж, урьдчилан боловсруулах ёстой. Google Cloud Storage болон BigQuery нь өгөгдлийн багцыг хадгалах, удирдахад түгээмэл хэрэглэгддэг үйлчилгээ бөгөөд Dataflow болон Dataprep зэрэг хэрэгслийг цэвэрлэх, хувиргах, функцын инженерчлэл зэрэг өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах ажилд ашиглаж болно.
Машин сургалтын загваруудыг бүтээх, сургах нь тохиромжтой алгоритмыг сонгох, загварын архитектурыг тодорхойлох, өндөр таамагласан гүйцэтгэлд хүрэхийн тулд загварын параметрүүдийг оновчтой болгох явдал юм. Google Cloud AI платформ нь TensorFlow, scikit-learn зэрэг урьдчилан боловсруулсан алгоритмууд болон хүрээгүүдээс гадна загвар боловсруулах үйл явцыг оновчтой болгохын тулд гиперпараметр тааруулах боломжийг олгодог.
AI загваруудыг урьдчилан таамаглахад ашиглах нь AI шийдлүүдийг эцсийн хэрэглэгчдэд хүртээмжтэй болгох чухал алхам юм. Google Cloud AI платформ нь хэрэглэгчдэд бодит цагийн таамаглал эсвэл багцын таамаглалд зориулж бэлтгэгдсэн загваруудыг RESTful API болгон ашиглах боломжийг олгодог. Cloud Functions эсвэл Cloud Run гэх мэт сервергүй технологиудыг ашигласнаар хэрэглэгчид дэд бүтцийн нэмэлт зардлыг удирдахгүйгээр эрэлт хэрэгцээнд тулгуурлан өөрсдийн загварын таамаглалыг нэмэгдүүлэх боломжтой.
AI системийн гүйцэтгэлийг хянах, оновчтой болгох нь үйлдвэрлэлийн орчинд найдвартай, үр ашигтай байхын тулд маш чухал юм. Google Cloud-ийн AI платформ нь загварын гүйцэтгэлийн хэмжигдэхүүнийг хянах, гажиг илрүүлэх, асуудлыг бодит цаг хугацаанд нь шийдвэрлэхэд хяналт тавих, бүртгэх боломжийг олгодог. Санал хүсэлт дээр үндэслэн хиймэл оюун ухааны загваруудыг тасралтгүй хянаж, сайжруулснаар хэрэглэгчид өөрсдийн урьдчилан таамаглах нарийвчлалыг сайжруулж, системийн бүрэн бүтэн байдлыг хадгалах боломжтой.
Сервергүй урьдчилан таамаглахад Google Cloud Machine Learning ашиглан хиймэл оюун ухааны загваруудыг хийж эхлэхийн тулд машин сургалтын үндсийг ойлгох, Google Cloud-ийн хиймэл оюун ухааны үйлчилгээг ашиглах, хөгжүүлэлтийн орчинг бүрдүүлэх, өгөгдөл бэлтгэх, боловсруулах, загвар бүтээх, сургах, загваруудыг ашиглах зэрэг системчилсэн арга барил шаардлагатай. урьдчилан таамаглах, системийн гүйцэтгэлийг хянах, оновчтой болгох. Эдгээр алхмуудыг хичээнгүйлэн дагаж, хиймэл оюун ухааны шийдлүүдийг дахин дахин боловсронгуй болгосноор хувь хүмүүс хиймэл оюун ухааны хүчийг ашиглан инновацийг бий болгож, янз бүрийн салбар дахь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх боломжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
- TensorBoard гэж юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу