Come ci si può iscrivere a Google Cloud Platform per fare esperienza pratica e fare pratica?
Per iscriverti a Google Cloud nell'ambito del programma di certificazione in Intelligenza Artificiale e Machine Learning, focalizzato in particolare sulle previsioni serverless su larga scala, dovrai seguire una serie di passaggi che ti consentiranno di accedere alla piattaforma e di utilizzare le sue risorse in modo efficace.
Google Cloud Platform (GCP) offre un'ampia gamma di servizi particolarmente utili per le attività di apprendimento automatico, tra cui l'elaborazione dei dati, l'addestramento dei modelli e l'implementazione di modelli predittivi.
La seguente guida fornisce una spiegazione dettagliata della procedura di registrazione, inclusi i prerequisiti, la creazione dell'account e considerazioni chiave per l'utilizzo dei servizi di apprendimento automatico di Google Cloud.
Prerequisiti per l'iscrizione
1. Account Google: Prima di iniziare, assicurati di avere un account Google. Ciò è necessario perché GCP è integrato con la suite di servizi di Google. Se non ne hai uno, puoi crearlo visitando la pagina di creazione dell'account Google.
2. Metodo di pagamento: Sebbene GCP offra un livello gratuito con risorse limitate, dovrai fornire un metodo di pagamento valido (carta di credito o conto bancario) per registrarti. Ciò è necessario per verificare la tua identità e per addebitarti un costo nel caso in cui superi i limiti del livello gratuito.
3. Familiarità con i concetti del Cloud Computing: Sebbene non sia obbligatorio, avere una conoscenza di base dei concetti di cloud computing, come macchine virtuali, storage e networking, può essere utile. Questa conoscenza di base ti aiuterà a navigare sulla piattaforma in modo più efficace.
Procedura di registrazione passo dopo passo
Passaggio 1: accesso alla piattaforma Google Cloud
– Vai alla [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/). Questo è l'hub centrale in cui gestirai tutti i tuoi servizi e risorse cloud.
Passaggio 2: avvio della prova gratuita
– Una volta sulla GCP Console, vedrai un'opzione per "Inizia gratuitamente". Fai clic su questo pulsante per avviare il processo di registrazione. Google offre una prova gratuita che include 300 $ di crediti, che possono essere utilizzati per 90 giorni. Questo è l'ideale per sperimentare servizi di apprendimento automatico senza un impegno finanziario immediato.
Passaggio 3: impostazione della fatturazione
– Ti verrà chiesto di impostare un account di fatturazione. Inserisci le informazioni di pagamento come richiesto. Non preoccuparti, non ti verrà addebitato alcun costo finché non superi i limiti del livello gratuito o finché non saranno esauriti i crediti di prova. Google Cloud fornisce una funzionalità di avviso di fatturazione che può avvisarti quando ti stai avvicinando ai tuoi limiti di spesa.
Passaggio 4: creazione di un progetto
– Dopo aver impostato la fatturazione, dovrai creare un nuovo progetto. I progetti in GCP sono un modo per organizzare le tue risorse e i tuoi servizi. Fai clic sul menu a discesa del progetto nella barra di navigazione in alto e seleziona "Nuovo progetto". Assegna un nome al tuo progetto e seleziona l'account di fatturazione che hai appena creato.
Passaggio 5: abilitazione di API e servizi
– Per le attività di apprendimento automatico, dovrai abilitare API specifiche. Vai alla sezione "API e servizi" nella console e abilita l'API Cloud Machine Learning Engine, tra le altre che potrebbero essere rilevanti per il tuo corso. Queste API forniscono le funzionalità necessarie per distribuire e gestire modelli di apprendimento automatico.
Utilizzo di Google Cloud per l'apprendimento automatico
Una volta che ti sei registrato e hai configurato il tuo account, puoi iniziare a esplorare le capacità di apprendimento automatico di Google Cloud. Ecco alcuni servizi e concetti chiave che saranno utili nel contesto del tuo corso:
Piattaforma AI di Google Cloud
- Piattaforma AI: Questa è una suite completa di strumenti e servizi progettati per la creazione, la formazione e l'implementazione di modelli di apprendimento automatico. Supporta framework popolari come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn. La piattaforma AI fornisce servizi gestiti, il che significa che non devi preoccuparti dell'infrastruttura sottostante.
- Modelli di formazione: Puoi usare AI Platform per addestrare modelli su larga scala. Supporta l'addestramento distribuito e l'ottimizzazione degli iperparametri, essenziali per ottimizzare le prestazioni del modello. Puoi inviare job di addestramento direttamente dal tuo ambiente locale o dalla console cloud.
- Distribuzione dei modelli: Una volta addestrato il modello, AI Platform consente di distribuirlo come API REST. Ciò semplifica l'integrazione del modello in applicazioni e servizi, fornendo previsioni serverless su larga scala.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: Questo servizio è utilizzato per archiviare grandi set di dati e artefatti di modelli. È una soluzione di archiviazione scalabile che si integra perfettamente con altri servizi Google Cloud. Puoi utilizzare Cloud Storage per gestire i tuoi dati di training e archiviare gli output dei tuoi processi di apprendimento automatico.
BigQuery
- BigQuery: Si tratta di un data warehouse completamente gestito e serverless che consente query SQL veloci utilizzando la potenza di elaborazione dell'infrastruttura di Google. È particolarmente utile per analizzare grandi set di dati e può essere integrato con flussi di lavoro di apprendimento automatico per ricavare informazioni e addestrare modelli.
Flusso di dati
- Flusso di dati: Questo servizio fornisce capacità di elaborazione dati in tempo reale. È utile per la preelaborazione dei dati prima di inserirli nei modelli di apprendimento automatico. Dataflow supporta Apache Beam, consentendo di scrivere pipeline di elaborazione dati che sono portabili tra diversi ambienti di runtime.
Esempio di caso d'uso: previsioni serverless su larga scala
Considera uno scenario in cui hai sviluppato un modello di apprendimento automatico per prevedere l'abbandono dei clienti per una società di telecomunicazioni. Utilizzando Google Cloud, puoi distribuire questo modello sulla piattaforma AI ed esporlo come API. Ciò consente al sistema CRM dell'azienda di effettuare previsioni in tempo reale sul rischio di abbandono dei clienti per i dati dei clienti in arrivo.
- Ingestione dei dati: Utilizza Dataflow per preelaborare e pulire i dati dei clienti in tempo reale non appena arrivano.
- Distribuzione del modello: Distribuisci il modello addestrato sulla piattaforma AI, che si ridimensiona automaticamente in base alla domanda, fornendo previsioni senza server.
- Integrazione:: Integrare l'API REST della piattaforma AI con il sistema CRM, consentendo ai rappresentanti del servizio clienti di ricevere punteggi di rischio di abbandono e di adottare misure proattive per fidelizzare i clienti.
Considerazioni chiave
- Gestione dei costi: Monitora l'utilizzo dei servizi Google Cloud per evitare addebiti imprevisti. Utilizza la dashboard di fatturazione e imposta gli avvisi per monitorare le tue spese.
- Sicurezza: Implementa le best practice per proteggere le tue risorse cloud, ad esempio utilizzando Identity and Access Management (IAM) per controllare le autorizzazioni e l'accesso ai tuoi progetti.
- Conformità: assicurati che l'utilizzo dei servizi Google Cloud sia conforme alle normative vigenti in materia di protezione dei dati, come GDPR o HIPAA, soprattutto se gestisci dati sensibili.
Seguendo questi passaggi e sfruttando le capacità di Google Cloud, puoi fare esercizi pratici e acquisire esperienza pratica con distribuzioni di machine learning su larga scala. Ciò non solo migliorerà la tua comprensione dei concetti teorici, ma fornirà anche preziose competenze applicabili a scenari del mondo reale.
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