เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของการสร้างแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยใช้ Google Cloud Machine Learning สำหรับการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้าง เราจะต้องปฏิบัติตามแนวทางที่มีโครงสร้างซึ่งครอบคลุมขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง การทำความคุ้นเคยกับบริการ AI ของ Google Cloud การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา การเตรียมและประมวลผลข้อมูล การสร้างและการฝึกอบรมโมเดล การปรับใช้โมเดลสำหรับการคาดการณ์ และการตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบ AI
ขั้นตอนแรกในการเริ่มต้นสร้าง AI เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมั่นคง การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของ AI ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน มันเกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริธึมที่สามารถเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจตามข้อมูล ในการเริ่มต้น เราควรเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน เช่น การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง รวมถึงคำศัพท์ที่สำคัญ เช่น คุณสมบัติ ป้ายกำกับ ข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลการทดสอบ และตัวชี้วัดการประเมินแบบจำลอง
ถัดไป สิ่งสำคัญคือต้องทำความคุ้นเคยกับบริการ AI และการเรียนรู้ของเครื่องของ Google Cloud Google Cloud Platform (GCP) นำเสนอชุดเครื่องมือและบริการที่อำนวยความสะดวกในการพัฒนา การใช้งาน และการจัดการโมเดล AI ในวงกว้าง บริการที่โดดเด่นบางส่วน ได้แก่ Google Cloud AI Platform ซึ่งมอบสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และ Google Cloud AutoML ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบกำหนดเองได้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญเชิงลึกในสาขานี้
การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแบบจำลอง AI อย่างมีประสิทธิภาพ Google Colab ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊ก Jupyter บนระบบคลาวด์ เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้บริการของ Google Cloud เมื่อใช้ประโยชน์จาก Colab ผู้ใช้จะเข้าถึงทรัพยากร GPU และผสานรวมกับบริการ GCP อื่นๆ ได้อย่างราบรื่นสำหรับการจัดเก็บข้อมูล การประมวลผล และการฝึกโมเดล
การเตรียมและประมวลผลข้อมูลมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของโครงการ AI ก่อนที่จะสร้างแบบจำลอง เราจะต้องรวบรวม ทำความสะอาด และประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความเกี่ยวข้องสำหรับการฝึกอบรม Google Cloud Storage และ BigQuery เป็นบริการที่ใช้กันทั่วไปในการจัดเก็บและจัดการชุดข้อมูล ในขณะที่เครื่องมืออย่าง Dataflow และ Dataprep สามารถใช้สำหรับงานประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า เช่น การล้าง การแปลง และวิศวกรรมฟีเจอร์
การสร้างและการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสม การกำหนดสถาปัตยกรรมโมเดล และการปรับพารามิเตอร์โมเดลให้เหมาะสมเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพในการคาดการณ์สูง Google Cloud AI Platform มีอัลกอริธึมและเฟรมเวิร์กที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมาย เช่น TensorFlow และ scikit-learn รวมถึงความสามารถในการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงกระบวนการพัฒนาโมเดล
การปรับใช้โมเดล AI สำหรับการคาดการณ์เป็นขั้นตอนสำคัญในการทำให้ผู้ใช้ปลายทางเข้าถึงโซลูชัน AI ได้ แพลตฟอร์ม Google Cloud AI อนุญาตให้ผู้ใช้ปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมเป็น RESTful API สำหรับการคาดการณ์แบบเรียลไทม์หรือการคาดการณ์แบบกลุ่ม ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีไร้เซิร์ฟเวอร์ เช่น Cloud Functions หรือ Cloud Run ผู้ใช้สามารถปรับขนาดการคาดการณ์โมเดลตามความต้องการได้โดยไม่ต้องจัดการค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน
การตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบ AI ถือเป็นสิ่งสำคัญในการรับรองความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมการผลิต แพลตฟอร์ม AI ของ Google Cloud มอบความสามารถในการตรวจสอบและบันทึกเพื่อติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดล ตรวจจับความผิดปกติ และแก้ไขปัญหาแบบเรียลไทม์ ด้วยการตรวจสอบและปรับปรุงโมเดล AI อย่างต่อเนื่องตามความคิดเห็น ผู้ใช้จึงสามารถปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์และรักษาความสมบูรณ์ของระบบได้
การเริ่มต้นสร้างโมเดล AI โดยใช้ Google Cloud Machine Learning สำหรับการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้างต้องใช้แนวทางที่เป็นระบบที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง การใช้ประโยชน์จากบริการ AI ของ Google Cloud การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา การเตรียมและประมวลผลข้อมูล การสร้างและการฝึกอบรมโมเดล การปรับใช้โมเดล สำหรับการคาดการณ์และการตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบ ด้วยการทำตามขั้นตอนเหล่านี้อย่างขยันขันแข็งและทำซ้ำโซลูชัน AI แต่ละบุคคลจะสามารถควบคุมพลังของ AI เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนในโดเมนต่างๆ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
- TensorBoard คืออะไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning