Следующая статья поможет вам: Как использовать вершинный ИИ?
В этой статье мы предоставим вам подробное пошаговое руководство по использованию Vertex AI. Vertex AI — это облачная платформа машинного обучения, разработанная Google Cloud, которая упрощает процесс создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Он предлагает широкий спектр инструментов и функций, помогающих разработчикам, специалистам по данным и исследователям в решении задач машинного обучения. Следуя инструкциям, описанным в этом руководстве, вы сможете использовать возможности Vertex AI и создавать собственные решения для машинного обучения.
Введение в вершинный ИИ
Vertex AI — это облачная платформа машинного обучения, разработанная Google Cloud. Он предлагает полный рабочий процесс для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. С Vertex AI вы можете воспользоваться мощными инструментами для предварительной обработки данных, анализа и решения различных задач машинного обучения. Платформа даже включает предварительно обученные модели для распространенных вариантов использования. Одним из ключевых преимуществ Vertex AI является то, что он устраняет необходимость в управлении инфраструктурой, позволяя вам сосредоточиться на задачах машинного обучения.
Настроить проект
Установите Vertex AI SDK для Python: начните с установки Vertex AI SDK для Python, который предоставляет необходимые библиотеки и API для взаимодействия с платформой. SDK можно легко установить с помощью pip, диспетчера пакетов Python.
Создайте набор данных Vertex AI из табличных данных: После того, как вы настроили свой проект и среду разработки, вы можете создать набор данных Vertex AI из своих табличных данных. Этот набор данных послужит основой для обучения и оценки ваших моделей машинного обучения.
Выполнение исследовательского анализа данных (EDA)
Понимание схемы данных и характеристик: Прежде чем погрузиться в разработку модели, крайне важно выполнить исследовательский анализ данных (EDA), чтобы получить представление о данных. EDA помогает понять схему данных, определить пропущенные значения или выбросы и изучить отношения между переменными.
Применение преобразований данных и разработка функций
- Подготовьте данные: как только вы хорошо разберетесь в данных, вы можете применять преобразования данных и методы разработки признаков для предварительной обработки данных и подготовки их к обучению модели машинного обучения. Этот шаг может включать такие задачи, как масштабирование числовых признаков, кодирование категориальных переменных и обработка пропущенных значений.
- Разделить данные: После предварительной обработки данных важно разделить их на наборы для обучения, проверки и тестирования. Учебный набор используется для обучения модели, проверочный набор помогает настраивать гиперпараметры модели, а тестовый набор оценивает производительность конечной модели.
Обучите модель классификации с помощью AutoML
Оценка и повторение модели: После обучения исходной модели важно оценить ее производительность с помощью соответствующих показателей оценки. Эта оценка поможет вам определить области для улучшения и направит вас в итеративном уточнении вашей модели.
Оценка и повторение модели
Оценка является важным шагом в рабочем процессе машинного обучения. Vertex AI предоставляет оценочные показатели и инструменты визуализации, которые помогут вам оценить производительность обученной модели. Вы можете анализировать такие показатели, как точность, воспроизводимость, полнота и оценка F1, чтобы оценить эффективность модели. Если производительность неудовлетворительна, вы можете выполнить итерацию, изменив архитектуру модели, гиперпараметры или этапы предварительной обработки данных.
Развертывание модели и создание онлайн-прогнозов
Как только вы будете удовлетворены производительностью своей модели, пришло время развернуть ее и сделать прогнозы. Vertex AI позволяет развернуть вашу модель в качестве конечной точки, доступ к которой можно получить через API. Вы можете отправлять новые данные на конечную точку и получать прогнозы в режиме реального времени. Это развертывание позволяет беспрепятственно интегрировать модель машинного обучения в приложения, службы или рабочие процессы.
Заключение
Vertex AI — это мощная платформа машинного обучения, которая упрощает процесс создания, обучения и развертывания моделей. Он предлагает комплексный рабочий процесс с инструментами для предварительной обработки данных, анализа и оценки модели. Следуя пошаговому руководству, изложенному в этой статье, вы сможете использовать возможности Vertex AI и полностью раскрыть потенциал своих проектов машинного обучения.
