Hvordan kan man tilmelde sig Google Cloud Platform for praktisk oplevelse og øvelse?
For at tilmelde dig Google Cloud i forbindelse med certificeringsprogrammet Artificial Intelligence og Machine Learning, der specifikt fokuserer på serverløse forudsigelser i stor skala, skal du følge en række trin, der vil gøre dig i stand til at få adgang til platformen og udnytte dens ressourcer effektivt.
Google Cloud Platform (GCP) tilbyder en bred vifte af tjenester, der er særligt gavnlige til maskinlæringsopgaver, herunder databehandling, modeltræning og implementering af prædiktive modeller.
Den følgende vejledning giver en detaljeret forklaring af tilmeldingsprocessen, herunder forudsætninger, kontooprettelse og vigtige overvejelser for brug af Google Clouds maskinlæringstjenester.
Forudsætninger for tilmelding
1. Google-konto: Før du begynder, skal du sikre dig, at du har en Google-konto. Dette er nødvendigt, fordi GCP er integreret med Googles pakke af tjenester. Hvis du ikke har en, kan du oprette den ved at besøge siden for oprettelse af Google-konto.
2. Betalingsmetode: Selvom GCP tilbyder et gratis niveau med begrænsede ressourcer, skal du angive en gyldig betalingsmetode (kreditkort eller bankkonto) for at tilmelde dig. Dette er påkrævet for at bekræfte din identitet og for at debitere dig, hvis du overskrider grænserne for gratis niveau.
3. Kendskab til cloud computing-koncepter: Selvom det ikke er obligatorisk, kan det være en fordel at have en grundlæggende forståelse af cloud computing-koncepter, såsom virtuelle maskiner, storage og netværk. Denne grundlæggende viden vil hjælpe dig med at navigere platformen mere effektivt.
Trin-for-trin tilmeldingsproces
Trin 1: Adgang til Google Cloud Platform
– Naviger til [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/). Dette er den centrale hub, hvor du vil administrere alle dine cloud-tjenester og -ressourcer.
Trin 2: Start af den gratis prøveperiode
– Når du først er på GCP-konsollen, vil du se muligheden "Kom gratis i gang." Klik på denne knap for at starte tilmeldingsprocessen. Google tilbyder en gratis prøveperiode, der inkluderer $300 i kreditter, som kan bruges over 90 dage. Dette er ideelt til at eksperimentere med maskinlæringstjenester uden øjeblikkelig økonomisk forpligtelse.
Trin 3: Opsætning af fakturering
– Du bliver bedt om at oprette en faktureringskonto. Indtast dine betalingsoplysninger efter behov. Vær sikker på, du vil ikke blive opkrævet, før du overskrider grænserne for gratis niveau, eller prøvekreditterne er opbrugt. Google Cloud tilbyder en faktureringsadvarselsfunktion, der kan give dig besked, når du nærmer dig dine forbrugsgrænser.
Trin 4: Oprettelse af et projekt
– Efter opsætning af fakturering skal du oprette et nyt projekt. Projekter i GCP er en måde at organisere dine ressourcer og tjenester på. Klik på projektrullemenuen i den øverste navigationslinje, og vælg "Nyt projekt". Navngiv dit projekt, og vælg den faktureringskonto, du lige har oprettet.
Trin 5: Aktivering af API'er og tjenester
– For maskinlæringsopgaver skal du aktivere specifikke API'er. Naviger til afsnittet "API'er og tjenester" i konsollen og aktiver Cloud Machine Learning Engine API, blandt andet, der kan være relevante for dit kursus. Disse API'er giver den nødvendige funktionalitet til at implementere og administrere maskinlæringsmodeller.
Brug af Google Cloud til maskinlæring
Når du har tilmeldt dig og konfigureret din konto, kan du begynde at udforske maskinlæringsfunktionerne i Google Cloud. Her er nogle vigtige tjenester og koncepter, som vil være nyttige i forbindelse med dit kursus:
Google Cloud AI-platform
- AI platform: Dette er en omfattende pakke af værktøjer og tjenester designet til at bygge, træne og implementere maskinlæringsmodeller. Det understøtter populære rammer som TensorFlow, PyTorch og Scikit-learn. AI-platformen leverer administrerede tjenester, hvilket betyder, at du ikke behøver at bekymre dig om den underliggende infrastruktur.
- Træningsmodeller: Du kan bruge AI-platformen til at træne modeller i skala. Den understøtter distribueret træning og justering af hyperparameter, som er afgørende for at optimere modellens ydeevne. Du kan indsende træningsjob direkte fra dit lokale miljø eller fra cloud-konsollen.
- Implementering af modeller: Når din model er trænet, giver AI-platformen dig mulighed for at implementere den som en REST API. Dette gør det nemt at integrere din model i applikationer og tjenester, hvilket giver serverløse forudsigelser i stor skala.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: Denne service bruges til at gemme store datasæt og modelartefakter. Det er en skalerbar lagringsløsning, der integreres problemfrit med andre Google Cloud-tjenester. Du kan bruge Cloud Storage til at administrere dine træningsdata og gemme output fra dine maskinlæringsprocesser.
BigQuery
- BigQuery: Dette er et fuldt administreret, serverløst datavarehus, der muliggør hurtige SQL-forespørgsler ved hjælp af processorkraften i Googles infrastruktur. Det er især nyttigt til at analysere store datasæt og kan integreres med maskinlæringsarbejdsgange for at udlede indsigt og træne modeller.
dataflow
- dataflow: Denne tjeneste giver mulighed for databehandling i realtid. Det er nyttigt til at forbehandle data, før det føres ind i maskinlæringsmodeller. Dataflow understøtter Apache Beam, så du kan skrive databehandlingspipelines, der er bærbare på tværs af forskellige runtime-miljøer.
Eksempel på brug: Serverløse forudsigelser i skala
Overvej et scenario, hvor du har udviklet en maskinlæringsmodel til at forudsige kundeafgang for et teleselskab. Ved hjælp af Google Cloud kan du implementere denne model til AI-platformen og afsløre den som en API. Dette gør det muligt for virksomhedens CRM-system at lave forudsigelser i realtid om kundeafgang-risiko for indgående kundedata.
- Dataindtagelse: Brug Dataflow til at forbehandle og rense kundedataene i realtid, når de ankommer.
- Modelimplementering: Implementer den trænede model på AI-platformen, som automatisk skalerer baseret på efterspørgsel og giver serverløse forudsigelser.
- Integration: Integrer AI-platformens REST API med CRM-systemet, så kundeservicerepræsentanter kan modtage churn-risikoscore og træffe proaktive foranstaltninger for at fastholde kunder.
Nøgleovervejelser
- Omkostningsstyring: Overvåg din brug af Google Cloud-tjenester for at undgå uventede gebyrer. Brug faktureringsdashboardet, og opsæt advarsler for at spore dit forbrug.
- Sikkerhed: Implementer bedste praksis for sikring af dine cloud-ressourcer, såsom brug af Identity and Access Management (IAM) til at kontrollere tilladelser og adgang til dine projekter.
- Overholdelse: Sørg for, at din brug af Google Cloud-tjenester overholder relevante databeskyttelsesforskrifter, såsom GDPR eller HIPAA, især hvis du håndterer følsomme data.
Ved at følge disse trin og udnytte mulighederne i Google Cloud kan du lave praktiske øvelser og få praktisk erfaring med implementering af maskinlæring i stor skala. Dette vil ikke kun forbedre din forståelse af teoretiske begreber, men også give værdifulde færdigheder, der kan anvendes til scenarier i den virkelige verden.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er præstationsevalueringsmålingerne for en model?
- Hvad er lineær regression?
- Er det muligt at kombinere forskellige ML-modeller og bygge en master AI?
- Hvad er nogle af de mest almindelige algoritmer, der bruges i maskinlæring?
- Hvordan opretter man en version af modellen?
- Hvordan anvender man de 7 trin i ML i en eksempelsammenhæng?
- Hvordan kan maskinlæring anvendes på byggetilladelsesdata?
- Hvorfor blev AutoML Tables udgået, og hvad efterfølger dem?
- Hvad er opgaven med at fortolke doodles tegnet af spillere i forbindelse med AI?
- Når læsematerialerne taler om "at vælge den rigtige algoritme", betyder det, at stort set alle mulige algoritmer allerede eksisterer? Hvordan ved vi, at en algoritme er den "rigtige" til et specifikt problem?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning