สามารถสมัครใช้ Google Cloud Platform เพื่อสัมผัสประสบการณ์จริงและฝึกฝนได้อย่างไร?
หากต้องการสมัครใช้ Google Cloud ในบริบทของโปรแกรมการรับรองด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยมุ่งเน้นโดยเฉพาะไปที่การคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในระดับขนาดใหญ่ คุณจะต้องปฏิบัติตามชุดขั้นตอนที่จะช่วยให้คุณเข้าถึงแพลตฟอร์มและใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Google Cloud Platform (GCP) เสนอบริการที่หลากหลายซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการประมวลผลข้อมูล การฝึกโมเดล และการปรับใช้โมเดลเชิงทำนาย
คู่มือต่อไปนี้มีคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการลงทะเบียน รวมถึงข้อกำหนดเบื้องต้น การสร้างบัญชี และข้อควรพิจารณาที่สำคัญสำหรับการใช้บริการการเรียนรู้ของเครื่องของ Google Cloud
ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการลงทะเบียน
1. บัญชี Google:ก่อนเริ่มต้น โปรดตรวจสอบว่าคุณมีบัญชี Google แล้ว ซึ่งถือเป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจาก GCP ได้ถูกบูรณาการเข้ากับชุดบริการของ Google แล้ว หากคุณยังไม่มี คุณสามารถสร้างบัญชีได้โดยไปที่หน้าการสร้างบัญชี Google
2. Payment Mothod:แม้ว่า GCP จะเสนอบริการระดับฟรีพร้อมทรัพยากรที่จำกัด แต่คุณจะต้องระบุวิธีการชำระเงินที่ถูกต้อง (บัตรเครดิตหรือบัญชีธนาคาร) เพื่อสมัครใช้งาน ซึ่งจำเป็นสำหรับการยืนยันตัวตนและเรียกเก็บเงินในกรณีที่คุณใช้เกินขีดจำกัดของระดับฟรี
3. ความคุ้นเคยกับแนวคิดการประมวลผลแบบคลาวด์:แม้ว่าจะไม่ใช่สิ่งบังคับ แต่การมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดการประมวลผลบนคลาวด์ เช่น เครื่องเสมือน พื้นที่จัดเก็บ และเครือข่าย อาจเป็นประโยชน์ได้ ความรู้พื้นฐานเหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถใช้งานแพลตฟอร์มได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ขั้นตอนการสมัครทีละขั้นตอน
ขั้นตอนที่ 1: การเข้าถึง Google Cloud Platform
– ไปที่ [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/) นี่คือศูนย์กลางที่คุณจะจัดการบริการและทรัพยากรบนคลาวด์ทั้งหมดของคุณ
ขั้นตอนที่ 2: เริ่มทดลองใช้งานฟรี
เมื่ออยู่ในคอนโซล GCP คุณจะเห็นตัวเลือก "เริ่มต้นใช้งานฟรี" คลิกที่ปุ่มนี้เพื่อเริ่มกระบวนการสมัครใช้งาน Google เสนอการทดลองใช้ฟรีพร้อมเครดิตมูลค่า 300 ดอลลาร์ ซึ่งสามารถใช้ได้นาน 90 วัน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทดลองใช้บริการการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่ต้องผูกมัดทางการเงินทันที
ขั้นตอนที่ 3: การตั้งค่าการเรียกเก็บเงิน
– ระบบจะแจ้งให้คุณตั้งค่าบัญชีเรียกเก็บเงิน ป้อนข้อมูลการชำระเงินตามที่กำหนด ไม่ต้องกังวลว่าคุณจะไม่ถูกเรียกเก็บเงินจนกว่าคุณจะเกินขีดจำกัดระดับบริการฟรีหรือเครดิตทดลองใช้หมด Google Cloud นำเสนอฟีเจอร์แจ้งเตือนการเรียกเก็บเงินที่สามารถแจ้งให้คุณทราบเมื่อคุณใกล้ถึงขีดจำกัดการใช้จ่าย
ขั้นตอนที่ 4: การสร้างโครงการ
หลังจากตั้งค่าการเรียกเก็บเงินแล้ว คุณจะต้องสร้างโครงการใหม่ โครงการใน GCP เป็นวิธีจัดระเบียบทรัพยากรและบริการของคุณ คลิกที่เมนูแบบเลื่อนลงของโครงการในแถบนำทางด้านบน และเลือก "โครงการใหม่" ตั้งชื่อโครงการของคุณและเลือกบัญชีการเรียกเก็บเงินที่คุณเพิ่งสร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 5: การเปิดใช้งาน API และบริการ
– สำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะต้องเปิดใช้งาน API เฉพาะ ไปที่ส่วน "API และบริการ" ในคอนโซลและเปิดใช้งาน Cloud Machine Learning Engine API รวมถึง API อื่นๆ ที่อาจเกี่ยวข้องกับหลักสูตรของคุณ API เหล่านี้ให้ฟังก์ชันการทำงานที่จำเป็นสำหรับการใช้งานและการจัดการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
การใช้ Google Cloud สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
เมื่อคุณสมัครและตั้งค่าบัญชีแล้ว คุณสามารถเริ่มสำรวจความสามารถของการเรียนรู้ของเครื่องของ Google Cloud ได้ ต่อไปนี้คือบริการและแนวคิดสำคัญบางส่วนที่จะเป็นประโยชน์ในบริบทของหลักสูตรของคุณ:
แพลตฟอร์ม Google Cloud AI
- แพลตฟอร์ม AI:นี่คือชุดเครื่องมือและบริการที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาเพื่อการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง รองรับกรอบงานยอดนิยม เช่น TensorFlow, PyTorch และ Scikit-learn แพลตฟอร์ม AI มอบบริการที่มีการจัดการ ซึ่งหมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน
- รูปแบบการฝึกอบรม:คุณสามารถใช้ AI Platform เพื่อฝึกโมเดลในระดับขนาดใหญ่ รองรับการฝึกแบบกระจายและการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล คุณสามารถส่งงานการฝึกโดยตรงจากสภาพแวดล้อมในพื้นที่ของคุณหรือจากคอนโซลคลาวด์
- การปรับใช้โมเดล:เมื่อโมเดลของคุณได้รับการฝึกอบรมแล้ว แพลตฟอร์ม AI จะอนุญาตให้คุณปรับใช้โมเดลดังกล่าวเป็น REST API ซึ่งทำให้การรวมโมเดลของคุณเข้ากับแอปพลิเคชันและบริการต่างๆ เป็นเรื่องง่าย ซึ่งช่วยให้สามารถคาดการณ์ได้โดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ในระดับขนาดใหญ่
การจัดเก็บข้อมูล Google Cloud
- การจัดเก็บเมฆ:บริการนี้ใช้สำหรับจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสิ่งประดิษฐ์ของแบบจำลอง เป็นโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ซึ่งรวมเข้ากับบริการ Google Cloud อื่นๆ ได้อย่างราบรื่น คุณสามารถใช้ Cloud Storage เพื่อจัดการข้อมูลการฝึกอบรมและจัดเก็บผลลัพธ์ของกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องได้
BigQuery
- BigQuery:นี่คือคลังข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ ซึ่งช่วยให้สามารถค้นหา SQL ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้พลังการประมวลผลของโครงสร้างพื้นฐานของ Google มีประโยชน์อย่างยิ่งในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถผสานรวมกับเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและฝึกโมเดลได้
กระแสข้อมูล
- กระแสข้อมูล:บริการนี้ให้ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ มีประโยชน์สำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าก่อนป้อนเข้าสู่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง Dataflow รองรับ Apache Beam ช่วยให้คุณเขียนไพลน์ไลน์การประมวลผลข้อมูลที่พกพาได้ในสภาพแวดล้อมรันไทม์ที่แตกต่างกัน
ตัวอย่างกรณีการใช้งาน: การคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ตามขนาด
ลองพิจารณาสถานการณ์ที่คุณได้พัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์การสูญเสียลูกค้าสำหรับบริษัทโทรคมนาคม โดยใช้ Google Cloud คุณสามารถปรับใช้โมเดลนี้กับแพลตฟอร์ม AI และแสดงเป็น API ซึ่งจะทำให้ระบบ CRM ของบริษัทสามารถคาดการณ์ความเสี่ยงในการสูญเสียลูกค้าแบบเรียลไทม์สำหรับข้อมูลลูกค้าที่เข้ามา
- การกลืนกินข้อมูล:ใช้ Dataflow เพื่อประมวลผลล่วงหน้าและทำความสะอาดข้อมูลลูกค้าแบบเรียลไทม์เมื่อข้อมูลมาถึง
- การปรับใช้โมเดล:ปรับใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมบนแพลตฟอร์ม AI ซึ่งปรับขนาดโดยอัตโนมัติตามความต้องการ พร้อมให้การคาดการณ์โดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์
- บูรณาการ:บูรณาการ REST API ของ AI Platform เข้ากับระบบ CRM ช่วยให้ตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าได้รับคะแนนความเสี่ยงในการยกเลิกบริการ และดำเนินมาตรการเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้าไว้
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- การจัดการต้นทุน:ติดตามการใช้งานบริการ Google Cloud ของคุณเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด ใช้แดชบอร์ดการเรียกเก็บเงินและตั้งค่าการแจ้งเตือนเพื่อติดตามการใช้จ่ายของคุณ
- ความปลอดภัย:นำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดมาใช้เพื่อรักษาความปลอดภัยทรัพยากรคลาวด์ของคุณ เช่น การใช้การจัดการข้อมูลประจำตัวและการเข้าถึง (IAM) เพื่อควบคุมสิทธิ์และการเข้าถึงโครงการของคุณ
- ตามมาตรฐาน:ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการใช้บริการ Google Cloud ของคุณเป็นไปตามกฎระเบียบการคุ้มครองข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น GDPR หรือ HIPAA โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
หากทำตามขั้นตอนเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Google Cloud คุณจะสามารถฝึกฝนภาคปฏิบัติและรับประสบการณ์จริงในการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องในระดับขนาดใหญ่ได้ ซึ่งไม่เพียงแต่จะช่วยเพิ่มความเข้าใจของคุณในแนวคิดเชิงทฤษฎีเท่านั้น แต่ยังมอบทักษะอันมีค่าที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์จริงได้อีกด้วย
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- สามารถใช้โมเดลมากกว่าหนึ่งโมเดลในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้หรือไม่
- การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถปรับอัลกอริทึมที่จะใช้ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ได้หรือไม่
- เส้นทางที่ง่ายที่สุดในการฝึกฝนและปรับใช้โมเดล AI เชิงทฤษฎีขั้นพื้นฐานที่สุดบนแพลตฟอร์ม Google AI โดยใช้ระดับทดลองใช้งาน/ฟรีโดยใช้คอนโซล GUI ทีละขั้นตอนสำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมคืออะไร?
- วิธีการฝึกฝนและปรับใช้โมเดล AI ง่าย ๆ ใน Google Cloud AI Platform ในทางปฏิบัติผ่านทางอินเทอร์เฟซ GUI ของคอนโซล GCP ในบทช่วยสอนทีละขั้นตอนได้อย่างไร
- ขั้นตอนทีละขั้นตอนที่ง่ายที่สุดในการฝึกฝนการฝึกอบรมโมเดล AI แบบกระจายใน Google Cloud คืออะไร
- โมเดลแรกที่สามารถใช้งานได้พร้อมข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์สำหรับการเริ่มต้นคืออะไร?
- อัลกอริทึมและการทำนายจะขึ้นอยู่กับอินพุตจากฝั่งมนุษย์หรือไม่
- ข้อกำหนดหลักและวิธีการที่ง่ายที่สุดในการสร้างโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร เราจะสร้างโมเดลดังกล่าวโดยใช้เครื่องมือที่มีอยู่ได้อย่างไร
- การใช้เครื่องมือเหล่านี้ต้องสมัครสมาชิกรายเดือนหรือรายปีหรือไม่ หรือสามารถใช้งานได้ฟรีในระดับหนึ่งหรือไม่
- ยุคในบริบทของพารามิเตอร์โมเดลการฝึกอบรมคืออะไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning