बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के लिए Google क्लाउड मशीन लर्निंग का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल बनाने की यात्रा शुरू करने के लिए, किसी को एक संरचित दृष्टिकोण का पालन करना चाहिए जिसमें कई प्रमुख चरण शामिल हों। इन चरणों में मशीन लर्निंग की मूल बातें समझना, Google क्लाउड की AI सेवाओं से खुद को परिचित करना, एक विकास वातावरण स्थापित करना, डेटा तैयार करना और संसाधित करना, मॉडल बनाना और प्रशिक्षण देना, भविष्यवाणियों के लिए मॉडल तैनात करना और AI सिस्टम के प्रदर्शन की निगरानी और अनुकूलन करना शामिल है।
एआई बनाने की शुरुआत में पहले कदम में मशीन लर्निंग अवधारणाओं की ठोस समझ हासिल करना शामिल है। मशीन लर्निंग एआई का एक उपसमूह है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सीखने और सुधार करने में सक्षम बनाता है। इसमें एल्गोरिदम का विकास शामिल है जो डेटा से सीख सकता है और उसके आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकता है। शुरू करने के लिए, किसी को पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण सीखने जैसी मूलभूत अवधारणाओं के साथ-साथ सुविधाओं, लेबल, प्रशिक्षण डेटा, परीक्षण डेटा और मॉडल मूल्यांकन मेट्रिक्स जैसी प्रमुख शब्दावली को समझना चाहिए।
इसके बाद, Google क्लाउड की AI और मशीन लर्निंग सेवाओं से खुद को परिचित करना महत्वपूर्ण है। Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) टूल और सेवाओं का एक सेट प्रदान करता है जो बड़े पैमाने पर AI मॉडल के विकास, तैनाती और प्रबंधन की सुविधा प्रदान करता है। कुछ प्रमुख सेवाओं में Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म शामिल है, जो मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए एक सहयोगी वातावरण प्रदान करता है, और Google क्लाउड ऑटोएमएल, जो उपयोगकर्ताओं को क्षेत्र में गहरी विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है।
एआई मॉडल को कुशलतापूर्वक बनाने के लिए विकास वातावरण स्थापित करना आवश्यक है। Google Colab, एक क्लाउड-आधारित ज्यूपिटर नोटबुक वातावरण, Google क्लाउड सेवाओं का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है। Colab का लाभ उठाकर, उपयोगकर्ता GPU संसाधनों तक पहुंच सकते हैं और डेटा भंडारण, प्रसंस्करण और मॉडल प्रशिक्षण के लिए अन्य GCP सेवाओं के साथ सहजता से एकीकृत हो सकते हैं।
डेटा तैयारी और प्रसंस्करण एआई परियोजनाओं की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। एक मॉडल बनाने से पहले, किसी को प्रशिक्षण के लिए उसकी गुणवत्ता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए डेटा एकत्र करना, साफ़ करना और प्रीप्रोसेस करना होगा। Google क्लाउड स्टोरेज और BigQuery आमतौर पर डेटासेट को संग्रहीत करने और प्रबंधित करने के लिए उपयोग की जाने वाली सेवाएं हैं, जबकि डेटाफ़्लो और डेटाप्रेप जैसे टूल को डेटा प्रीप्रोसेसिंग कार्यों जैसे सफाई, ट्रांसफॉर्मिंग और फीचर इंजीनियरिंग के लिए नियोजित किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण में एक उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करना, मॉडल आर्किटेक्चर को परिभाषित करना और उच्च पूर्वानुमानित प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मॉडल मापदंडों को अनुकूलित करना शामिल है। Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म टेन्सरफ़्लो और स्किकिट-लर्न जैसे पूर्व-निर्मित एल्गोरिदम और फ़्रेमवर्क की एक श्रृंखला प्रदान करता है, साथ ही मॉडल विकास प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग क्षमताएं भी प्रदान करता है।
भविष्यवाणियों के लिए एआई मॉडल तैनात करना एआई समाधानों को अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय की भविष्यवाणियों या बैच भविष्यवाणियों के लिए प्रशिक्षित मॉडल को RESTful API के रूप में तैनात करने की अनुमति देता है। क्लाउड फ़ंक्शंस या क्लाउड रन जैसी सर्वर रहित तकनीकों का लाभ उठाकर, उपयोगकर्ता बुनियादी ढांचे के ओवरहेड प्रबंधन के बिना मांग के आधार पर अपने मॉडल पूर्वानुमानों को स्केल कर सकते हैं।
उत्पादन वातावरण में उनकी विश्वसनीयता और दक्षता सुनिश्चित करने के लिए एआई सिस्टम के प्रदर्शन की निगरानी और अनुकूलन आवश्यक है। Google क्लाउड का AI प्लेटफ़ॉर्म मॉडल प्रदर्शन मेट्रिक्स को ट्रैक करने, विसंगतियों का पता लगाने और वास्तविक समय में समस्याओं का निवारण करने के लिए निगरानी और लॉगिंग क्षमताएं प्रदान करता है। फीडबैक के आधार पर एआई मॉडल की निरंतर निगरानी और सुधार करके, उपयोगकर्ता अपनी पूर्वानुमान सटीकता बढ़ा सकते हैं और सिस्टम अखंडता बनाए रख सकते हैं।
बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के लिए Google क्लाउड मशीन लर्निंग का उपयोग करके AI मॉडल बनाना शुरू करने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जिसमें मशीन लर्निंग के बुनियादी सिद्धांतों को समझना, Google क्लाउड की AI सेवाओं का लाभ उठाना, एक विकास वातावरण स्थापित करना, डेटा तैयार करना और संसाधित करना, मॉडल बनाना और प्रशिक्षण करना, मॉडल तैनात करना शामिल है। पूर्वानुमानों, और सिस्टम प्रदर्शन की निगरानी और अनुकूलन के लिए। इन चरणों का परिश्रमपूर्वक पालन करके और एआई समाधानों को पुनरावृत्त रूप से परिष्कृत करके, व्यक्ति नवाचार को चलाने और विभिन्न डोमेन में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एआई की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं।
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