Teknologi AI Google Cloud Platform dan Pembelajaran Mesin
Bagi Anda yang tidak terbiasa dengan komputasi awan seperti Google Cloud, maka Google Cloud Platform (GCP) adalah rangkaian layanan komputasi berbasis cloud yang dirancang untuk mendukung berbagai kasus penggunaan umum. Pembelajaran mesin dan teknologi AI tingkat lanjut, mulai dari menerima aplikasi dalam wadah seperti aplikasi media sosial hingga platform analitik data besar.
Google dan Teknologi AI
Misi Google adalah mengumpulkan informasi dari seluruh dunia dan menjadikannya berguna dan berguna bagi dunia. AI Google Cloud Platform memudahkan orang untuk melakukan sehari-hari; Itu dapat mencari foto orang yang dicintai, Mengatasi hambatan bahasa di Google Terjemahan Mengetik email saat bepergian Lengkap dengan Asisten Google.
Platform AI Google Cloud
Platform AI dibangun di atas cloud dan Google Cloud itu sendiri adalah rangkaian layanan yang berfokus pada distribusi dan pengelolaan.
Pembelajaran Mesin yang Dapat Diakses Secara Hiper
AI Platform dirancang untuk memudahkan para ilmuwan data dan insinyur data untuk merampingkan alur kerja ML, dan mengakses AI inovatif yang dikembangkan oleh Google. Kami sering menggunakannya dengan AutoML (mesin ML titik-dan-klik Google), tetapi selain itu, ini mendukung pelatihan, prediksi, dan pengelolaan versi model lanjutan yang dibuat menggunakan Tensorflow, dan SKLearn.
Layanan Cloud AI Platform
AI Platform menawarkan serangkaian layanan, yang dirancang untuk mendukung aktivitas yang terlihat dalam alur kerja ML biasa.
Prepare
Biasanya, data pertama kali disiapkan (serap, bersih, rekayasa fitur) di BigQuery Datasets, kumpulan tabel di gudang data hyper-scale Google Clouds. Sementara Google menampilkan BigQuery sebagai bagian dari AI Platform, kami cenderung melihat BigQuery sebagai gudang data, dan oleh karena itu secara teknis bukan layanan AI. Karena itu, ini digunakan di 99% alur kerja ML yang kami buat.
Bagaimana Teknologi AI Google Cloud Platform dan Pembelajaran Mesin?
Google menawarkan Layanan Pelabelan Data untuk melabeli data pelatihan. Layanan ini akan memungkinkan Anda bekerja dengan label manusia untuk membuat label yang sangat spesifik untuk berbagai informasi yang dapat Anda gunakan dalam model pembelajaran mesin Anda. Beberapa contoh opsi pelabelan gambar termasuk (namun tidak terbatas pada):
- Klasifikasi gambar (kucing, bukan kucing)
- Gambar kotak melompat-lompat (gambar kotak di sekitar semua mobil di setiap gambar)
- Segmentasi gambar (garis besar semua orang di setiap gambar)
Build
Kami akan memperkenalkan secara singkat AutoML, platform tanpa kode untuk model pelatihan. Mesin pelatihan mesin. Cloud AutoML membantu tim dengan keterampilan machine learning terbatas untuk melatih model berkualitas tinggi dengan antarmuka grafis yang mudah digunakan.
Validate
AI yang Dapat Dijelaskan digunakan untuk memahami keluaran model Anda; Untuk menyetujui perilaku teladan, untuk mengidentifikasi bias dalam model Anda dan Toolkit yang ampuh untuk mendapatkan ide tentang cara meningkatkan model dan data pelatihan Anda. Ini sangat membantu untuk menghilangkan hal-hal yang tidak terduga seperti penyetelan, misalnya.
Deploy
Baik Anda memiliki model yang dilatih menggunakan AutoML tanpa kode, atau model Tensorflow canggih yang dibuat menggunakan AI Platform Notebooks, AI Platform menawarkan sejumlah layanan untuk membantu menerapkan model dan menghasilkan prediksi.
- AI Platform Prediction tersedia untuk permintaan online dan batch yang diperlukan untuk menjalankan model dan mengelola infrastruktur penting milik Anda secara pribadi.
- AutoML Vision Edge membantu menerapkan model edge dan dapat memicu tindakan waktu nyata berdasarkan data lokal.
- TensorFlow Enterprise menawarkan dukungan yang sangat penting unruk tingkat perusahaan bagi instans TensorFlow Anda.
ML Pipeline (ML Ops)
ML Ops adalah praktik penerapan pipeline ML yang kuat, dapat diulang, dan skalabel untuk mengelola model Anda. AI Platform menawarkan sejumlah layanan untuk membantu pipeline ini.
- AI Platform Pipelines akan memberikan sebuah dukungan untuk bisa membuat pipeline ML, dan kemudian menggunakan Kubeflow Pipelines atau TensorFlow Extended (TFX).
- Evaluasi berkelanjutan membantu Anda memantau kinerja model Anda dan memberikan umpan balik terus-menerus tentang kinerja model Anda dari waktu ke waktu.
- Deep Learning VM Image mendukung penyediaan Cloud VM yang mudah untuk aplikasi ML pembelajaran mendalam. Itu saja mengenai teknologi AI Google Cloud Platform dan pembelajaran mesin.