كيف يمكنني التسجيل في Google Cloud Platform للحصول على الخبرة العملية والممارسة؟
للتسجيل في Google Cloud في سياق برنامج شهادة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مع التركيز بشكل خاص على التنبؤات الخالية من الخوادم على نطاق واسع، ستحتاج إلى اتباع سلسلة من الخطوات التي ستمكنك من الوصول إلى المنصة واستخدام مواردها بشكل فعال.
توفر منصة Google Cloud (GCP) مجموعة واسعة من الخدمات المفيدة بشكل خاص لمهام التعلم الآلي، بما في ذلك معالجة البيانات، وتدريب النماذج، ونشر النماذج التنبؤية.
يوفر الدليل التالي شرحًا مفصلاً لعملية التسجيل، بما في ذلك المتطلبات الأساسية وإنشاء الحساب والاعتبارات الرئيسية لاستخدام خدمات التعلم الآلي التي تقدمها Google Cloud.
المتطلبات الأساسية للتسجيل
1. حساب جوجل:قبل أن تبدأ، تأكد من أن لديك حساب Google. هذا ضروري لأن GCP متكامل مع مجموعة خدمات Google. إذا لم يكن لديك حساب، فيمكنك إنشاؤه من خلال زيارة صفحة إنشاء حساب Google.
2. طريقة الدفع او السداد:على الرغم من أن GCP تقدم مستوى مجانيًا بموارد محدودة، فسوف تحتاج إلى توفير طريقة دفع صالحة (بطاقة ائتمان أو حساب مصرفي) للتسجيل. وهذا مطلوب للتحقق من هويتك ولتحصيل رسوم منك في حالة تجاوزك لحدود المستوى المجاني.
3. التعرف على مفاهيم الحوسبة السحابية:على الرغم من أن الفهم الأساسي لمفاهيم الحوسبة السحابية، مثل الآلات الافتراضية والتخزين والشبكات، ليس إلزاميًا، إلا أنه قد يكون مفيدًا. ستساعدك هذه المعرفة الأساسية في التنقل عبر المنصة بشكل أكثر فعالية.
عملية التسجيل خطوة بخطوة
الخطوة 1: الوصول إلى منصة Google Cloud
– انتقل إلى [وحدة تحكم Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/). هذا هو المحور المركزي الذي ستدير فيه جميع خدماتك ومواردك السحابية.
الخطوة 2: بدء الإصدار التجريبي المجاني
– بمجرد الدخول إلى وحدة تحكم GCP، سترى خيار "البدء مجانًا". انقر فوق هذا الزر لبدء عملية التسجيل. تقدم Google نسخة تجريبية مجانية تتضمن 300 دولار أمريكي في شكل أرصدة، والتي يمكن استخدامها على مدار 90 يومًا. وهذا مثالي لتجربة خدمات التعلم الآلي دون التزام مالي فوري.
الخطوة 3: إعداد الفواتير
– سيُطلب منك إعداد حساب فوترة. أدخل معلومات الدفع الخاصة بك كما هو مطلوب. كن مطمئنًا، لن يتم تحصيل أي رسوم منك حتى تتجاوز حدود المستوى المجاني أو استنفاد أرصدة الإصدار التجريبي. توفر خدمة Google Cloud ميزة تنبيه الفوترة التي يمكنها إعلامك عندما تقترب من حدود الإنفاق الخاصة بك.
الخطوة الثانية: إنشاء المشروع
– بعد إعداد الفوترة، ستحتاج إلى إنشاء مشروع جديد. تُعد المشاريع في GCP وسيلة لتنظيم مواردك وخدماتك. انقر على القائمة المنسدلة للمشروع في شريط التنقل العلوي وحدد "مشروع جديد". قم بتسمية مشروعك وحدد حساب الفوترة الذي أنشأته للتو.
الخطوة 5: تمكين واجهات برمجة التطبيقات والخدمات
– بالنسبة لمهام التعلم الآلي، ستحتاج إلى تمكين واجهات برمجة تطبيقات محددة. انتقل إلى قسم "واجهات برمجة التطبيقات والخدمات" في وحدة التحكم وقم بتمكين واجهة برمجة تطبيقات Cloud Machine Learning Engine، من بين أمور أخرى قد تكون ذات صلة بدورتك التدريبية. توفر واجهات برمجة التطبيقات هذه الوظائف اللازمة لنشر نماذج التعلم الآلي وإدارتها.
استخدام Google Cloud للتعلم الآلي
بمجرد التسجيل وإعداد حسابك، يمكنك البدء في استكشاف إمكانيات التعلم الآلي التي توفرها Google Cloud. وفيما يلي بعض الخدمات والمفاهيم الرئيسية التي ستكون مفيدة في سياق الدورة التدريبية الخاصة بك:
منصة جوجل كلاود AI
- منصة AI:هذه مجموعة شاملة من الأدوات والخدمات المصممة لبناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. وهي تدعم الأطر الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn. توفر منصة الذكاء الاصطناعي خدمات مُدارة، مما يعني أنه لا داعي للقلق بشأن البنية الأساسية الأساسية.
- نماذج التدريب:يمكنك استخدام منصة الذكاء الاصطناعي لتدريب النماذج على نطاق واسع. وهي تدعم التدريب الموزع وضبط المعلمات الفائقة، وهما أمران ضروريان لتحسين أداء النموذج. ويمكنك إرسال مهام التدريب مباشرة من بيئتك المحلية أو من وحدة التحكم السحابية.
- نشر النماذج:بمجرد تدريب نموذجك، تتيح لك منصة الذكاء الاصطناعي نشره كواجهة برمجة تطبيقات REST. وهذا يجعل من السهل دمج نموذجك في التطبيقات والخدمات، مما يوفر تنبؤات بدون خادم على نطاق واسع.
جوجل سحابة التخزين
- سحابة التخزين:تستخدم هذه الخدمة لتخزين مجموعات البيانات الضخمة ونماذج الأعمال الفنية. وهي عبارة عن حل تخزين قابل للتطوير يتكامل بسلاسة مع خدمات Google Cloud الأخرى. يمكنك استخدام Cloud Storage لإدارة بيانات التدريب وتخزين مخرجات عمليات التعلم الآلي الخاصة بك.
الاستعلام الشامل
- الاستعلام الشامل:هذا عبارة عن مستودع بيانات بدون خوادم يتم إدارته بالكامل ويتيح إجراء استعلامات SQL سريعة باستخدام قوة معالجة البنية الأساسية لشركة Google. وهو مفيد بشكل خاص لتحليل مجموعات البيانات الضخمة ويمكن دمجه مع سير عمل التعلم الآلي لاستخلاص الرؤى وتدريب النماذج.
تدفق البيانات
- تدفق البيانات:توفر هذه الخدمة إمكانيات معالجة البيانات في الوقت الفعلي. وهي مفيدة لمعالجة البيانات مسبقًا قبل إدخالها في نماذج التعلم الآلي. تدعم Dataflow برنامج Apache Beam، مما يسمح لك بكتابة خطوط أنابيب معالجة البيانات القابلة للنقل عبر بيئات تشغيل مختلفة.
مثال على حالة الاستخدام: التنبؤات الخالية من الخوادم على نطاق واسع
لنفترض أنك قمت بتطوير نموذج تعلُّم آلي للتنبؤ بفقدان العملاء لشركة اتصالات. باستخدام Google Cloud، يمكنك نشر هذا النموذج على منصة الذكاء الاصطناعي وعرضه كواجهة برمجة تطبيقات. يتيح هذا لنظام إدارة علاقات العملاء الخاص بالشركة إجراء تنبؤات في الوقت الفعلي حول مخاطر فقدان العملاء لبيانات العملاء الواردة.
- استيعاب البيانات:استخدم Dataflow لمعالجة بيانات العملاء وتنظيفها في الوقت الفعلي عند وصولها.
- نشر النموذج:نشر النموذج المدرب على منصة الذكاء الاصطناعي، والتي يتم توسيع نطاقها تلقائيًا بناءً على الطلب، مما يوفر تنبؤات بدون خادم.
- الاندماج :دمج واجهة برمجة التطبيقات REST الخاصة بمنصة الذكاء الاصطناعي مع نظام إدارة علاقات العملاء، مما يسمح لممثلي خدمة العملاء بتلقي درجات مخاطر الانسحاب واتخاذ تدابير استباقية للاحتفاظ بالعملاء.
الاعتبارات الرئيسية
- ادارة التكاليف:راقب استخدامك لخدمات Google Cloud لتجنب الرسوم غير المتوقعة. استخدم لوحة معلومات الفوترة وقم بإعداد التنبيهات لتتبع إنفاقك.
- الأمن:قم بتنفيذ أفضل الممارسات لتأمين موارد السحابة الخاصة بك، مثل استخدام إدارة الهوية والوصول (IAM) للتحكم في الأذونات والوصول إلى مشاريعك.
- الضوابط:تأكد من أن استخدامك لخدمات Google Cloud يتوافق مع لوائح حماية البيانات ذات الصلة، مثل GDPR أو HIPAA، خاصة إذا كنت تتعامل مع بيانات حساسة.
باتباع هذه الخطوات والاستفادة من إمكانيات Google Cloud، يمكنك إجراء تمارين عملية واكتساب خبرة عملية في نشر التعلم الآلي على نطاق واسع. لن يؤدي هذا إلى تعزيز فهمك للمفاهيم النظرية فحسب، بل سيوفر أيضًا مهارات قيمة قابلة للتطبيق في سيناريوهات العالم الحقيقي.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- لماذا يتم استخدام أداة الانحدار كأداة للتنبؤ؟
- هل أحتاج إلى تعلم مضاعفات لاغرانج وتقنيات البرمجة التربيعية لتحقيق النجاح في التعلم الآلي؟
- هل يمكن تطبيق أكثر من نموذج واحد أثناء عملية التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي أن يتكيف مع الخوارزمية التي يجب استخدامها اعتمادًا على السيناريو؟
- ما هو أبسط طريق لتدريب ونشر نموذج الذكاء الاصطناعي التعليمي الأساسي على منصة Google AI باستخدام طبقة/نسخة تجريبية مجانية باستخدام وحدة تحكم واجهة المستخدم الرسومية بطريقة خطوة بخطوة للمبتدئين المطلقين بدون خلفية برمجية؟
- كيفية تدريب ونشر نموذج الذكاء الاصطناعي البسيط عمليًا في Google Cloud AI Platform عبر واجهة المستخدم الرسومية لوحدة التحكم GCP في برنامج تعليمي خطوة بخطوة؟
- ما هي أبسط الإجراءات خطوة بخطوة لممارسة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الموزع في Google Cloud؟
- ما هو النموذج الأول الذي يمكن العمل عليه مع بعض الاقتراحات العملية للبداية؟
- هل تعتمد الخوارزميات والتوقعات على المدخلات من الجانب البشري؟
- ما هي المتطلبات الرئيسية وأبسط الطرق لإنشاء نموذج معالجة لغة طبيعية؟ كيف يُمكن إنشاء هذا النموذج باستخدام الأدوات المُتاحة؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning