برای شروع سفر ایجاد مدلهای هوش مصنوعی (AI) با استفاده از Google Cloud Machine Learning برای پیشبینیهای بدون سرور در مقیاس، باید یک رویکرد ساختاریافته را دنبال کرد که شامل چندین مرحله کلیدی است. این مراحل شامل درک اصول یادگیری ماشینی، آشنایی با سرویسهای هوش مصنوعی Google Cloud، راهاندازی یک محیط توسعه، آمادهسازی و پردازش دادهها، ساخت و آموزش مدلها، استقرار مدلهایی برای پیشبینیها، و نظارت و بهینهسازی عملکرد سیستم هوش مصنوعی است.
اولین گام در شروع ساخت هوش مصنوعی شامل به دست آوردن درک کاملی از مفاهیم یادگیری ماشین است. یادگیری ماشینی زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که سیستمها را قادر میسازد تا بدون برنامهریزی صریح از تجربه یاد بگیرند و پیشرفت کنند. این شامل توسعه الگوریتمهایی است که میتوانند از دادهها یاد بگیرند و پیشبینی یا تصمیم بگیرند. برای شروع، باید مفاهیم اساسی مانند یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی، و همچنین اصطلاحات کلیدی مانند ویژگی ها، برچسب ها، داده های آموزشی، داده های آزمایشی و معیارهای ارزیابی مدل را درک کرد.
در مرحله بعد، آشنایی با هوش مصنوعی Google Cloud و خدمات یادگیری ماشین بسیار مهم است. Google Cloud Platform (GCP) مجموعهای از ابزارها و خدماتی را ارائه میکند که توسعه، استقرار و مدیریت مدلهای هوش مصنوعی در مقیاس را تسهیل میکند. برخی از خدمات برجسته عبارتند از Google Cloud AI Platform، که محیطی مشترک برای ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشین فراهم میکند، و Google Cloud AutoML، که کاربران را قادر میسازد تا مدلهای یادگیری ماشینی سفارشی را بدون نیاز به تخصص عمیق در این زمینه آموزش دهند.
راه اندازی یک محیط توسعه برای ایجاد مدل های هوش مصنوعی به طور موثر ضروری است. Google Colab، یک محیط نوت بوک مبتنی بر ابر Jupyter، یک انتخاب محبوب برای توسعه مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از سرویسهای Google Cloud است. با استفاده از Colab، کاربران می توانند به منابع GPU دسترسی داشته باشند و به طور یکپارچه با سایر سرویس های GCP برای ذخیره سازی داده ها، پردازش و آموزش مدل ادغام شوند.
آماده سازی و پردازش داده ها نقشی اساسی در موفقیت پروژه های هوش مصنوعی ایفا می کند. قبل از ساخت یک مدل، باید داده ها را جمع آوری، پاکسازی و پیش پردازش کرد تا از کیفیت و ارتباط آن برای آموزش اطمینان حاصل شود. Google Cloud Storage و BigQuery معمولاً برای ذخیره و مدیریت مجموعههای داده استفاده میشوند، در حالی که ابزارهایی مانند Dataflow و Dataprep میتوانند برای کارهای پیشپردازش دادهها مانند تمیز کردن، تبدیل، و مهندسی ویژگیها استفاده شوند.
ساخت و آموزش مدلهای یادگیری ماشین شامل انتخاب یک الگوریتم مناسب، تعریف معماری مدل و بهینهسازی پارامترهای مدل برای دستیابی به عملکرد پیشبینی بالا است. Google Cloud AI Platform طیفی از الگوریتمها و چارچوبهای از پیش ساخته شده مانند TensorFlow و scikit-learn و همچنین قابلیتهای تنظیم فراپارامتر را برای سادهسازی فرآیند توسعه مدل ارائه میکند.
استقرار مدلهای هوش مصنوعی برای پیشبینیها، گامی حیاتی در دسترسی به راهحلهای هوش مصنوعی برای کاربران نهایی است. پلتفرم هوش مصنوعی Google Cloud به کاربران اجازه می دهد تا مدل های آموزش دیده را به عنوان API های RESTful برای پیش بینی های زمان واقعی یا پیش بینی های دسته ای به کار گیرند. با استفاده از فناوریهای بدون سرور مانند توابع Cloud یا Cloud Run، کاربران میتوانند پیشبینیهای مدل خود را بر اساس تقاضا بدون مدیریت سربار زیرساخت مقیاسبندی کنند.
نظارت و بهینه سازی عملکرد سیستم های هوش مصنوعی برای اطمینان از قابلیت اطمینان و کارایی آنها در محیط های تولید ضروری است. پلتفرم هوش مصنوعی Google Cloud قابلیتهای نظارت و گزارش را برای ردیابی معیارهای عملکرد مدل، شناسایی ناهنجاریها و عیبیابی مشکلات در زمان واقعی فراهم میکند. با نظارت و اصلاح مداوم مدلهای هوش مصنوعی بر اساس بازخورد، کاربران میتوانند دقت پیشبینی خود را افزایش داده و یکپارچگی سیستم را حفظ کنند.
شروع ساخت مدلهای هوش مصنوعی با استفاده از Google Cloud Machine Learning برای پیشبینیهای بدون سرور در مقیاس، نیازمند یک رویکرد سیستماتیک است که شامل درک اصول یادگیری ماشین، استفاده از خدمات هوش مصنوعی Google Cloud، راهاندازی یک محیط توسعه، آمادهسازی و پردازش دادهها، ساخت و آموزش مدلها، استقرار مدلها است. برای پیش بینی و نظارت و بهینه سازی عملکرد سیستم. افراد می توانند با دنبال کردن این مراحل به طور جدی و مکرر راه حل های هوش مصنوعی را برای هدایت نوآوری و حل مشکلات پیچیده در حوزه های مختلف، از قدرت هوش مصنوعی استفاده کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
- TensorBoard چیست؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید