స్కేల్లో సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్ల కోసం గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మోడల్లను రూపొందించే ప్రయాణాన్ని ప్రారంభించడానికి, అనేక కీలక దశలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అనుసరించాలి. ఈ దశల్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం, Google క్లౌడ్ యొక్క AI సేవలతో సుపరిచితం, అభివృద్ధి వాతావరణాన్ని సెటప్ చేయడం, డేటాను సిద్ధం చేయడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం, నమూనాలను రూపొందించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం, అంచనాల కోసం నమూనాలను అమలు చేయడం మరియు AI సిస్టమ్ పనితీరును పర్యవేక్షించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం వంటివి ఉంటాయి.
AIని తయారు చేయడం ప్రారంభించడంలో మొదటి దశ మెషిన్ లెర్నింగ్ కాన్సెప్ట్లపై గట్టి అవగాహనను పొందడం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది AI యొక్క ఉపసమితి, ఇది స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి సిస్టమ్లను అనుమతిస్తుంది. ఇది డేటా ఆధారంగా నేర్చుకోగలిగే మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోగల అల్గారిథమ్ల అభివృద్ధిని కలిగి ఉంటుంది. ప్రారంభించడానికి, పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు ఉపబల అభ్యాసం వంటి ప్రాథమిక భావనలను, అలాగే ఫీచర్లు, లేబుల్లు, శిక్షణ డేటా, టెస్టింగ్ డేటా మరియు మోడల్ మూల్యాంకన కొలమానాలు వంటి కీలక పదాలను గ్రహించాలి.
తర్వాత, Google క్లౌడ్ యొక్క AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ సేవలతో మిమ్మల్ని మీరు పరిచయం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) AI మోడల్ల అభివృద్ధి, విస్తరణ మరియు నిర్వహణను సులభతరం చేసే సాధనాలు మరియు సేవల సూట్ను అందిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సహకార వాతావరణాన్ని అందించే Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్ మరియు ఫీల్డ్లో లోతైన నైపుణ్యం అవసరం లేకుండా కస్టమ్ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వినియోగదారులను అనుమతించే Google Cloud AutoML వంటి ప్రముఖ సేవల్లో కొన్ని ఉన్నాయి.
AI నమూనాలను సమర్ధవంతంగా రూపొందించడానికి అభివృద్ధి వాతావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం చాలా అవసరం. Google Colab, క్లౌడ్-ఆధారిత జూపిటర్ నోట్బుక్ పర్యావరణం, Google క్లౌడ్ సేవలను ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రముఖ ఎంపిక. Colabని ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా, వినియోగదారులు GPU వనరులను యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు డేటా నిల్వ, ప్రాసెసింగ్ మరియు మోడల్ శిక్షణ కోసం ఇతర GCP సేవలతో సజావుగా అనుసంధానించవచ్చు.
AI ప్రాజెక్ట్ల విజయంలో డేటా తయారీ మరియు ప్రాసెసింగ్ కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. మోడల్ను రూపొందించే ముందు, శిక్షణ కోసం దాని నాణ్యత మరియు ఔచిత్యాన్ని నిర్ధారించడానికి డేటాను సేకరించడం, శుభ్రపరచడం మరియు ముందస్తుగా ప్రాసెస్ చేయాలి. Google Cloud Storage మరియు BigQuery సాధారణంగా డేటాసెట్లను నిల్వ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఉపయోగించే సేవలు, అయితే Dataflow మరియు Dataprep వంటి సాధనాలను శుభ్రపరచడం, మార్చడం మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ వంటి డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ పనుల కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను నిర్మించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది తగిన అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోవడం, మోడల్ నిర్మాణాన్ని నిర్వచించడం మరియు అధిక అంచనా పనితీరును సాధించడానికి మోడల్ పారామితులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం వంటివి కలిగి ఉంటుంది. Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్ టెన్సర్ఫ్లో మరియు స్కికిట్-లెర్న్ వంటి ముందే నిర్మించిన అల్గారిథమ్లు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్ల శ్రేణిని అందిస్తుంది, అలాగే మోడల్ అభివృద్ధి ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరించడానికి హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది.
అంచనాల కోసం AI నమూనాలను అమలు చేయడం అనేది తుది వినియోగదారులకు AI పరిష్కారాలను అందుబాటులో ఉంచడంలో కీలకమైన దశ. Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్ రియల్ టైమ్ ప్రిడిక్షన్లు లేదా బ్యాచ్ ప్రిడిక్షన్ల కోసం శిక్షణ పొందిన మోడల్లను RESTful APIలుగా అమలు చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. క్లౌడ్ ఫంక్షన్లు లేదా క్లౌడ్ రన్ వంటి సర్వర్లెస్ టెక్నాలజీలను ఉపయోగించడం ద్వారా, వినియోగదారులు ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఓవర్హెడ్ను నిర్వహించకుండా డిమాండ్ ఆధారంగా వారి మోడల్ అంచనాలను స్కేల్ చేయవచ్చు.
AI వ్యవస్థల పనితీరును పర్యవేక్షించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం ఉత్పత్తి పరిసరాలలో వాటి విశ్వసనీయత మరియు సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారించడానికి అవసరం. Google క్లౌడ్ యొక్క AI ప్లాట్ఫారమ్ మోడల్ పనితీరు కొలమానాలను ట్రాక్ చేయడానికి, క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడానికి మరియు నిజ సమయంలో సమస్యలను పరిష్కరించేందుకు పర్యవేక్షణ మరియు లాగింగ్ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. ఫీడ్బ్యాక్ ఆధారంగా AI మోడల్లను నిరంతరం పర్యవేక్షించడం మరియు మెరుగుపరచడం ద్వారా, వినియోగదారులు వారి అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు మరియు సిస్టమ్ సమగ్రతను కొనసాగించవచ్చు.
స్కేల్లో సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్ల కోసం Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి AI మోడల్లను తయారు చేయడం ప్రారంభించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫండమెంటల్స్ను అర్థం చేసుకోవడం, Google Cloud యొక్క AI సేవలను ప్రభావితం చేయడం, డెవలప్మెంట్ ఎన్విరాన్మెంట్ను సెటప్ చేయడం, డేటాను సిద్ధం చేయడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం, మోడల్లను రూపొందించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం, మోడళ్లను అమలు చేయడం వంటి క్రమబద్ధమైన విధానం అవసరం. అంచనాలు మరియు సిస్టమ్ పనితీరును పర్యవేక్షించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం కోసం. AI పరిష్కారాలను శ్రద్ధగా మరియు పునరుక్తిగా శుద్ధి చేయడం ద్వారా ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, వ్యక్తులు వివిధ డొమైన్లలో కొత్త ఆవిష్కరణలు మరియు సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి AI యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి