للشروع في رحلة إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) باستخدام Google Cloud Machine Learning للتنبؤات بدون خادم على نطاق واسع، يجب على المرء اتباع نهج منظم يشمل عدة خطوات رئيسية. تتضمن هذه الخطوات فهم أساسيات التعلم الآلي، والتعرف على خدمات الذكاء الاصطناعي في Google Cloud، وإعداد بيئة التطوير، وإعداد البيانات ومعالجتها، وبناء النماذج وتدريبها، ونشر نماذج للتنبؤات، ومراقبة أداء نظام الذكاء الاصطناعي وتحسينه.
تتضمن الخطوة الأولى في البدء في صنع الذكاء الاصطناعي اكتساب فهم قوي لمفاهيم التعلم الآلي. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الأنظمة من التعلم والتحسين من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. وهو ينطوي على تطوير خوارزميات يمكنها التعلم منها وإجراء تنبؤات أو قرارات بناءً على البيانات. للبدء، ينبغي للمرء فهم المفاهيم الأساسية مثل التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، بالإضافة إلى المصطلحات الأساسية مثل الميزات، والتسميات، وبيانات التدريب، وبيانات الاختبار، ومقاييس تقييم النماذج.
بعد ذلك، من المهم التعرف على خدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من Google Cloud. يقدم Google Cloud Platform (GCP) مجموعة من الأدوات والخدمات التي تسهل تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها وإدارتها على نطاق واسع. تشمل بعض الخدمات البارزة Google Cloud AI Platform، الذي يوفر بيئة تعاونية لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي، وGoogle Cloud AutoML، الذي يمكّن المستخدمين من تدريب نماذج التعلم الآلي المخصصة دون الحاجة إلى خبرة عميقة في هذا المجال.
يعد إعداد بيئة التطوير أمرًا ضروريًا لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة. تعد Google Colab، وهي بيئة دفتر Jupyter المستندة إلى السحابة، خيارًا شائعًا لتطوير نماذج التعلم الآلي باستخدام خدمات Google Cloud. من خلال الاستفادة من Colab، يمكن للمستخدمين الوصول إلى موارد GPU والتكامل بسلاسة مع خدمات GCP الأخرى لتخزين البيانات ومعالجتها والتدريب النموذجي.
يلعب إعداد البيانات ومعالجتها دورًا محوريًا في نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. قبل بناء النموذج، يجب على المرء جمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا لضمان جودتها وملاءمتها للتدريب. تعد خدمات Google Cloud Storage وBigQuery من الخدمات شائعة الاستخدام لتخزين مجموعات البيانات وإدارتها، في حين يمكن استخدام أدوات مثل Dataflow وDataprep لمهام المعالجة المسبقة للبيانات مثل التنظيف والتحويل وهندسة الميزات.
يتضمن بناء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها اختيار خوارزمية مناسبة، وتحديد بنية النموذج، وتحسين معلمات النموذج لتحقيق أداء تنبؤي عالي. يوفر Google Cloud AI Platform مجموعة من الخوارزميات وأطر العمل المعدة مسبقًا مثل TensorFlow وscikit-learn، بالإضافة إلى إمكانات ضبط المعلمات الفائقة لتبسيط عملية تطوير النموذج.
يعد نشر نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤات خطوة حاسمة في جعل حلول الذكاء الاصطناعي في متناول المستخدمين النهائيين. يتيح Google Cloud AI Platform للمستخدمين نشر النماذج المدربة كواجهات برمجة تطبيقات RESTful للتنبؤات في الوقت الفعلي أو التنبؤات المجمعة. من خلال الاستفادة من التقنيات التي لا تحتوي على خادم مثل Cloud Functions أو Cloud Run، يمكن للمستخدمين توسيع نطاق تنبؤاتهم النموذجية بناءً على الطلب دون إدارة أعباء البنية التحتية.
تعد مراقبة أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحسينها أمرًا ضروريًا لضمان موثوقيتها وكفاءتها في بيئات الإنتاج. توفر منصة الذكاء الاصطناعي في Google Cloud إمكانات المراقبة والتسجيل لتتبع مقاييس أداء النموذج، واكتشاف الحالات الشاذة، واستكشاف المشكلات وإصلاحها في الوقت الفعلي. ومن خلال المراقبة المستمرة لنماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها بناءً على الملاحظات، يمكن للمستخدمين تعزيز دقتهم التنبؤية والحفاظ على سلامة النظام.
يتطلب البدء في إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام Google Cloud Machine Learning للتنبؤات بدون خادم على نطاق واسع اتباع نهج منهجي يتضمن فهم أساسيات التعلم الآلي، والاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي في Google Cloud، وإعداد بيئة تطوير، وإعداد البيانات ومعالجتها، وبناء النماذج والتدريب عليها، ونشر النماذج. للتنبؤات ومراقبة أداء النظام وتحسينه. ومن خلال اتباع هذه الخطوات بجدية وبشكل متكرر لتحسين حلول الذكاء الاصطناعي، يمكن للأفراد تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لدفع الابتكار وحل المشكلات المعقدة عبر مختلف المجالات.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
- ما هو TensorBoard؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning