Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрийн хүрээнд Google Cloud-д бүртгүүлэхийн тулд, ялангуяа сервергүй урьдчилан таамаглахад анхаарлаа төвлөрүүлэхийн тулд та платформд нэвтрэх, түүний нөөцийг үр дүнтэй ашиглах боломжийг олгох хэд хэдэн алхамыг хийх шаардлагатай болно.
Google Cloud Platform (GCP) нь өгөгдөл боловсруулах, загварчлах, урьдчилан таамаглах загваруудыг ашиглах зэрэг машин сургалтын ажилд онцгой ач тустай олон төрлийн үйлчилгээг санал болгодог.
Дараах гарын авлага нь Google Cloud-ийн машин сургалтын үйлчилгээг ашиглах урьдчилсан нөхцөл, бүртгэл үүсгэх, анхаарах гол зүйлс зэрэг бүртгүүлэх үйл явцын дэлгэрэнгүй тайлбарыг агуулсан болно.
Бүртгүүлэх урьдчилсан нөхцөл
1. Google бүртгэл: Эхлэхээсээ өмнө Google бүртгэлтэй эсэхээ шалгаарай. GCP нь Google-ийн багц үйлчилгээтэй нэгдсэн учраас энэ нь зайлшгүй шаардлагатай. Хэрэв танд байхгүй бол Google данс үүсгэх хуудас руу орж үүнийг үүсгэж болно.
2. төлбөрийн арга: Хэдийгээр GCP нь хязгаарлагдмал нөөцтэй үнэ төлбөргүй шатлалыг санал болгодог ч та бүртгүүлэхийн тулд хүчинтэй төлбөрийн хэрэгсэл (зээлийн карт эсвэл банкны данс) өгөх шаардлагатай. Энэ нь таны биеийн байцаалтыг баталгаажуулж, үнэ төлбөргүй түвшний хязгаараас хэтэрсэн тохиолдолд танаас төлбөр авах шаардлагатай.
3. Үүлэн тооцооллын тухай ойлголттой танилцах: Заавал биш ч гэсэн виртуал машин, хадгалалт, сүлжээ зэрэг үүлэн тооцооллын тухай үндсэн ойлголттой байх нь ашигтай. Энэхүү суурь мэдлэг нь таныг платформ дээр илүү үр дүнтэй удирдахад тусална.
Алхам алхмаар бүртгүүлэх үйл явц
Алхам 1: Google Cloud Platform руу нэвтрэх
– [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/) руу очно уу. Энэ бол та бүх үүлэн үйлчилгээ, нөөцөө удирдах төв төв юм.
Алхам 2: Үнэгүй туршилтыг эхлүүлэх
– GCP консол дээр гарсны дараа та "Үнэгүй эхлүүлэх" гэсэн сонголтыг харах болно. Бүртгүүлэх үйл явцыг эхлүүлэхийн тулд энэ товчийг дарна уу. Google нь 300 хоногоос дээш хугацаанд ашиглах боломжтой 90 долларын кредит бүхий үнэгүй туршилтыг санал болгодог. Энэ нь яаралтай санхүүгийн үүрэг хүлээхгүйгээр машин сургалтын үйлчилгээг туршихад тохиромжтой.
Алхам 3: Төлбөр тооцоог тохируулах
– Төлбөрийн данс үүсгэхийг танаас хүсэх болно. Шаардлагатай бол төлбөрийн мэдээллээ оруулна уу. Та үнэ төлбөргүй түвшний хязгаараас хэтрэх эсвэл туршилтын кредит дуусах хүртэл төлбөр төлөхгүй гэдэгт итгэлтэй байгаарай. Google Клоуд нь зардлын хязгаартаа ойртож байгаа үед танд мэдэгдэх төлбөрийн дохиоллын функцээр хангадаг.
Алхам 4: Төсөл үүсгэх
– Төлбөрийг тохируулсны дараа та шинэ төсөл үүсгэх шаардлагатай болно. GCP дахь төслүүд нь таны нөөц, үйлчилгээг зохион байгуулах арга зам юм. Дээд талын навигацийн талбар дахь төслийн унадаг цэс дээр товшоод "Шинэ төсөл" -ийг сонгоно уу. Төслөө нэрлээд саяхан үүсгэсэн тооцооны дансаа сонгоно уу.
Алхам 5: API болон үйлчилгээг идэвхжүүлэх
– Машин сургалтын даалгаврын хувьд та тодорхой API-г идэвхжүүлэх шаардлагатай. Консол дээрх "APIs & Services" хэсэг рүү шилжиж, Cloud Machine Learning Engine API-г идэвхжүүлж, таны курст хамааралтай байж болно. Эдгээр API-ууд нь машин сургалтын загваруудыг ашиглах, удирдахад шаардлагатай функцуудыг хангадаг.
Машин сурахад Google Cloud ашиглах
Та бүртгүүлж, бүртгэлээ тохируулсны дараа Google Cloud-ийн машин сургалтын чадавхийг судалж эхлэх боломжтой. Таны сургалтын хүрээнд хэрэг болох зарим үндсэн үйлчилгээ, ойлголтууд энд байна:
Google Cloud AI платформ
- AI платформ: Энэ бол машин сургалтын загвар бүтээх, сургах, ашиглахад зориулагдсан цогц хэрэгсэл, үйлчилгээний багц юм. Энэ нь TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn зэрэг алдартай фреймворкуудыг дэмждэг. AI платформ нь удирдлагатай үйлчилгээ үзүүлдэг бөгөөд энэ нь та суурь дэд бүтцийн талаар санаа зовох хэрэггүй гэсэн үг юм.
- Сургалтын загварууд: Та AI платформыг ашиглан загваруудыг масштабаар сургах боломжтой. Энэ нь загварын гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход чухал ач холбогдолтой тархсан сургалт болон гиперпараметрийн тохируулгыг дэмждэг. Та сургалтын ажлыг өөрийн орчноос эсвэл үүлэн консолоос шууд илгээх боломжтой.
- Загваруудыг байршуулах: Таны загварыг сургасны дараа AI платформ нь үүнийг REST API болгон ашиглах боломжийг танд олгоно. Энэ нь таны загварыг програм, үйлчилгээнд нэгтгэхэд хялбар болгож, сервергүй урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог.
Google Cloud Storage
- Үүл хадгалах: Энэ үйлчилгээг том өгөгдлийн багц болон загвар олдворуудыг хадгалахад ашигладаг. Энэ нь Google Cloud-н бусад үйлчилгээнүүдтэй саадгүй нэгдсэн, өргөтгөх боломжтой хадгалах шийдэл юм. Та Cloud Storage-г ашиглан сургалтын өгөгдлөө удирдах, машин сургалтын үйл явцын үр дүнг хадгалах боломжтой.
BigQuery
- BigQuery: Энэ нь Google-ийн дэд бүтцийн боловсруулалтын хүчийг ашиглан хурдан SQL асуулга хийх боломжийг олгодог бүрэн удирдлагатай, сервергүй мэдээллийн агуулах юм. Энэ нь ялангуяа том өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийхэд хэрэгтэй бөгөөд ойлголтыг олж авах, загваруудыг сургах зорилгоор машин сургалтын ажлын урсгалтай нэгтгэж болно.
Дата урсгал
- Дата урсгал: Энэ үйлчилгээ нь бодит цагийн өгөгдөл боловсруулах боломжийг олгодог. Энэ нь өгөгдлийг машин сургалтын загварт оруулахаас өмнө урьдчилан боловсруулахад хэрэгтэй. Dataflow нь Apache Beam-ийг дэмждэг бөгөөд өөр өөр орчинд ажиллах боломжтой өгөгдөл боловсруулах дамжуулах шугамыг бичих боломжийг танд олгоно.
Хэрэглэх жишээ: Масштаб дээр сервергүй таамаглал
Харилцаа холбооны компанид хэрэглэгчийн алдагдлыг урьдчилан таамаглах машин сургалтын загварыг боловсруулсан хувилбарыг авч үзье. Google Cloud-ийг ашигласнаар та энэ загварыг AI платформд байрлуулж, API болгон ашиглах боломжтой. Энэ нь компанийн CRM системд ирж буй хэрэглэгчийн мэдээлэлд үйлчлүүлэгчийн алдагдлын эрсдлийн талаар бодит цагийн таамаглал гаргах боломжийг олгодог.
- Өгөгдөл залгих: Хэрэглэгчийн мэдээллийг ирсэн даруйд нь урьдчилан боловсруулж, цэвэрлэхийн тулд Dataflow ашиглана уу.
- Загвар байршуулалт: Сургалтанд хамрагдсан загварыг AI платформ дээр байрлуулж, сервергүй таамаглалыг ханган эрэлтээс хамааран автоматаар масштаблана.
- Интеграцийн: AI платформын REST API-г CRM системтэй нэгтгэж, харилцагчийн үйлчилгээний төлөөлөгчдөд алдагдлын эрсдэлийн оноо авч, хэрэглэгчдийг хадгалахын тулд идэвхтэй арга хэмжээ авах боломжийг олгоно.
Гол анхаарлууд
- Зардлын менежмент: Гэнэтийн төлбөрөөс зайлсхийхийн тулд Google Cloud үйлчилгээний хэрэглээгээ хянаж байгаарай. Зардлаа хянахын тулд төлбөрийн хяналтын самбарыг ашиглаж, сэрэмжлүүлэг тохируулаарай.
- Аюулгүй байдал: Өөрийн төслүүдэд зөвшөөрөл, хандалтыг хянахын тулд Identity and Access Management (IAM) ашиглах зэрэг үүлэн нөөцөө хамгаалах шилдэг туршлагыг хэрэгжүүлээрэй.
- Дагаж мөрдөх: Google Cloud үйлчилгээг ашиглахдаа GDPR эсвэл HIPAA зэрэг өгөгдөл хамгаалах холбогдох дүрэм журамд нийцэж байгаа эсэхийг шалгаарай, ялангуяа та нууц мэдээлэлтэй харьцаж байгаа бол.
Эдгээр алхмуудыг дагаж, Google Cloud-ийн чадавхийг ашигласнаар та практик дасгалуудыг хийж, машин сургалтын өргөн цар хүрээтэй хэрэглээг ашиглах туршлага олж авах боломжтой. Энэ нь онолын үзэл баримтлалын талаарх ойлголтыг сайжруулахаас гадна бодит нөхцөл байдалд хэрэглэгдэх үнэ цэнэтэй ур чадваруудыг олгох болно.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Тоглогчдын зурсан doodles-ийг тайлбарлах нь юу вэ?
- Унших материалд "зөв алгоритм сонгох" тухай ярих нь үндсэндээ бүх боломжит алгоритмууд аль хэдийн байгаа гэсэн үг үү? Алгоритм нь тодорхой асуудалд "зөв" гэдгийг бид яаж мэдэх вэ?
- Машины сургалтанд ашигладаг гиперпараметрүүд юу вэ?
- Whawt бол машин сургалтын програмчлалын хэл бөгөөд зүгээр л Python хэл юм
- Шинжлэх ухааны ертөнцөд машин сургалтыг хэрхэн ашигладаг вэ?
- Та ямар машин сургалтын алгоритмыг ашиглахаа хэрхэн шийдэж, түүнийг хэрхэн олох вэ?
- Холбооны сургалт, захын тооцоолол, төхөөрөмж дээрх машин сургалтын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
- Сургалтын өмнө өгөгдлийг хэрхэн бэлтгэх, цэвэрлэх вэ?
- Машин сургалтын төслийн тодорхой эхний даалгавар, үйл ажиллагаанууд юу вэ?
- Тодорхой машин сургалтын стратеги, загварыг хэрэгжүүлэхэд ямар дүрэм журам байдаг вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу