Com es pot registrar a Google Cloud Platform per obtenir una experiència pràctica i practicar?
Per registrar-vos a Google Cloud en el context del programa de certificació d'Intel·ligència Artificial i aprenentatge automàtic, centrat específicament en prediccions sense servidor a escala, haureu de seguir una sèrie de passos que us permetran accedir a la plataforma i utilitzar-ne els recursos de manera eficaç.
Google Cloud Platform (GCP) ofereix una àmplia gamma de serveis que són especialment beneficiosos per a tasques d'aprenentatge automàtic, com ara el processament de dades, la formació de models i el desplegament de models predictius.
La guia següent ofereix una explicació detallada del procés de registre, inclosos els requisits previs, la creació del compte i les consideracions clau per utilitzar els serveis d'aprenentatge automàtic de Google Cloud.
Requisits previs per a la inscripció
1. Compte de Google: abans de començar, assegureu-vos que teniu un compte de Google. Això és necessari perquè GCP està integrat amb el conjunt de serveis de Google. Si no en teniu cap, podeu crear-lo visitant la pàgina de creació del compte de Google.
2. Mètode de pagament: Tot i que GCP ofereix un nivell gratuït amb recursos limitats, haureu de proporcionar un mètode de pagament vàlid (targeta de crèdit o compte bancari) per registrar-vos. Això és necessari per verificar la vostra identitat i per cobrar-vos en cas que supereu els límits del nivell gratuït.
3. Coneixement dels conceptes de Cloud Computing: Tot i que no és obligatori, tenir una comprensió bàsica dels conceptes de computació en núvol, com ara màquines virtuals, emmagatzematge i xarxes, pot ser beneficiós. Aquests coneixements bàsics us ajudaran a navegar per la plataforma de manera més eficaç.
Procés d'inscripció pas a pas
Pas 1: Accés a Google Cloud Platform
– Navegueu a [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/). Aquest és el centre central on gestionareu tots els vostres serveis i recursos al núvol.
Pas 2: inici de la prova gratuïta
– Un cop a la consola de GCP, veureu una opció per a "Comença gratis". Feu clic a aquest botó per iniciar el procés d'inscripció. Google ofereix una prova gratuïta que inclou 300 dòlars en crèdits, que es poden utilitzar durant 90 dies. Això és ideal per experimentar amb serveis d'aprenentatge automàtic sense compromís financer immediat.
Pas 3: Configuració de la facturació
– Se us demanarà que configureu un compte de facturació. Introduïu la vostra informació de pagament segons calgui. Tingueu la seguretat que no se us cobrarà fins que no supereu els límits de nivell gratuït o s'esgotin els crèdits de prova. Google Cloud ofereix una funció d'alerta de facturació que us pot notificar quan us acosteu als límits de despesa.
Pas 4: Creació d'un projecte
– Després de configurar la facturació, haureu de crear un nou projecte. Els projectes a GCP són una manera d'organitzar els vostres recursos i serveis. Feu clic al menú desplegable del projecte a la barra de navegació superior i seleccioneu "Nou projecte". Anomena el teu projecte i selecciona el compte de facturació que acabes de crear.
Pas 5: activació d'API i serveis
– Per a les tasques d'aprenentatge automàtic, haureu d'habilitar API específiques. Navegueu a la secció "APIs i serveis" de la consola i activeu l'API Cloud Machine Learning Engine, entre d'altres que poden ser rellevants per al vostre curs. Aquestes API proporcionen la funcionalitat necessària per desplegar i gestionar models d'aprenentatge automàtic.
Ús de Google Cloud per a l'aprenentatge automàtic
Un cop us hàgiu registrat i hàgiu configurat el vostre compte, podeu començar a explorar les capacitats d'aprenentatge automàtic de Google Cloud. Aquests són alguns serveis i conceptes clau que us seran útils en el context del vostre curs:
Google Cloud AI Platform
- Plataforma AI: Aquest és un conjunt complet d'eines i serveis dissenyats per crear, entrenar i desplegar models d'aprenentatge automàtic. Admet marcs populars com TensorFlow, PyTorch i Scikit-learn. La plataforma AI ofereix serveis gestionats, la qual cosa significa que no us haureu de preocupar per la infraestructura subjacent.
- Models de formació: podeu utilitzar la plataforma AI per entrenar models a escala. Admet l'entrenament distribuït i l'ajustament d'hiperparàmetres, que són essencials per optimitzar el rendiment del model. Podeu enviar treballs de formació directament des del vostre entorn local o des de la consola del núvol.
- Models de desplegament: Un cop entrenat el vostre model, AI Platform us permet implementar-lo com a API REST. Això facilita la integració del vostre model en aplicacions i serveis, proporcionant prediccions sense servidor a escala.
Google Cloud Storage
- Emmagatzematge en el núvol: aquest servei s'utilitza per emmagatzemar grans conjunts de dades i artefactes de model. És una solució d'emmagatzematge escalable que s'integra perfectament amb altres serveis de Google Cloud. Podeu utilitzar Cloud Storage per gestionar les vostres dades d'entrenament i emmagatzemar els resultats dels vostres processos d'aprenentatge automàtic.
BigQuery
- BigQuery: es tracta d'un magatzem de dades sense servidor totalment gestionat que permet consultes SQL ràpides utilitzant la potència de processament de la infraestructura de Google. És especialment útil per analitzar grans conjunts de dades i es pot integrar amb fluxos de treball d'aprenentatge automàtic per obtenir informació i entrenar models.
Flux de dades
- Flux de dades: Aquest servei ofereix capacitats de processament de dades en temps real. És útil per preprocessar dades abans d'introduir-les als models d'aprenentatge automàtic. Dataflow admet Apache Beam, cosa que us permet escriure canalitzacions de processament de dades que són portàtils en diferents entorns d'execució.
Exemple de cas d'ús: prediccions sense servidor a escala
Penseu en un escenari en què hàgiu desenvolupat un model d'aprenentatge automàtic per predir la pèrdua de clients d'una empresa de telecomunicacions. Amb Google Cloud, podeu implementar aquest model a la plataforma AI i exposar-lo com a API. Això permet que el sistema CRM de l'empresa faci prediccions en temps real sobre el risc d'abandonament del client per a les dades dels clients entrants.
- Ingesta de dades: Utilitzeu Dataflow per preprocessar i netejar les dades del client en temps real a mesura que arriben.
- Model de desplegament: Desplegueu el model entrenat a la plataforma AI, que s'escala automàticament en funció de la demanda, proporcionant prediccions sense servidor.
- Integració: Integreu l'API REST de la plataforma AI amb el sistema CRM, permetent als representants d'atenció al client rebre puntuacions de risc d'abandonament i prendre mesures proactives per retenir els clients.
Consideracions clau
- Gestió de costos: supervisa el teu ús dels serveis de Google Cloud per evitar càrrecs inesperats. Utilitzeu el tauler de facturació i configureu alertes per fer un seguiment de les vostres despeses.
- Seguretat: Implementeu les millors pràctiques per protegir els vostres recursos al núvol, com ara utilitzar la Gestió d'Identitats i Accés (IAM) per controlar els permisos i l'accés als vostres projectes.
- Conformitat: Assegureu-vos que el vostre ús dels serveis de Google Cloud compleixi les normatives de protecció de dades rellevants, com ara GDPR o HIPAA, especialment si esteu manipulant dades sensibles.
Seguint aquests passos i aprofitant les capacitats de Google Cloud, podeu fer exercicis pràctics i obtenir experiència pràctica amb desplegaments d'aprenentatge automàtic a escala. Això no només millorarà la vostra comprensió dels conceptes teòrics, sinó que també proporcionarà habilitats valuoses aplicables a escenaris del món real.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Si un està utilitzant un model de Google i l'entrena a la seva pròpia instància, Google conserva les millores fetes a partir de les dades d'entrenament?
- Com es pot saber quin model ML utilitzar, abans d'entrenar-lo?
- Què és una tasca de regressió?
- Com es pot fer la transició entre les taules Vertex AI i AutoML?
- És possible utilitzar Kaggle per carregar dades financeres i realitzar anàlisis i prediccions estadístiques mitjançant models economètrics com R-quadrat, ARIMA o GARCH?
- Es pot utilitzar l'aprenentatge automàtic per predir el risc de malaltia coronària?
- Quins són els canvis reals a causa del canvi de marca de Google Cloud Machine Learning com a Vertex AI?
- Quines són les mètriques d'avaluació del rendiment d'un model?
- Què és la regressió lineal?
- És possible combinar diferents models de ML i crear una IA mestra?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning