Indiferent de serviciile pe care compania dvs. le oferă astăzi, este esențial să utilizați datele pe care le dețineți pentru a face previziuni, astfel încât să puteți îmbunătăți aplicația și întreaga experiență oferită utilizatorului. Însă majoritatea echipelor se află la niveluri diferite de expertiză în învățarea automată, variind de la începători și până la experți. Pentru a accelera inovarea AI, aveți nevoie de o platformă care să vă ajute să construiți expertiză pentru utilizatorii începători în timp ce garantează un mediu flexibil pentru experți. Aici intervine Vertex AI, o platformă umbrelă a instrumentelor Google AI.
Vertex AI oferă instrumente pentru fiecare pas al fluxului de lucru de machine learning în diferite tipuri de modele și pentru diferite niveluri de expertiză. În acest articol, vom explora modul în care Vertex AI revoluționează soluțiile de business intelligence și de ce compania dvs. ar trebui să acorde atenție acestei infrastructuri Google Cloud.
Prezentare generală a Vertex AI
Chiar dacă nu sunteți un programator experimentat sau nu aveți experiență cu învățarea automată și inteligența artificială, Vertex AI vă poate ajuta să îmbunătățiți aplicațiile și user experience utilizând datele colectate anterior. Experții Google susțin că, prin crearea Vertex AI, le oferă utilizatorilor o platformă care poate fi utilizată atât de începători, cât și pentru utilizatorii avansați în IA (inteligență artificială).
Vertex AI combină ingineria datelor, știința datelor și fluxurile de lucru de inginerie ML, permițând echipelor dvs. să colaboreze folosind un set de instrumente comun.
Mai simplu spus, Vertex AI pune la dispoziție un set unificat de API-uri pentru ciclul de viață al machine learning sub o platformă de învățare automată (ML) care vă permite să antrenați și să implementați modele ML și aplicații AI.
Beneficiile utilizării Vertex AI
Cele mai mari avantaje ale serviciului Vertex AI sunt:
- Construirea modelelor de învățare automată cu AI generativ
- Timp redus de învățare pentru o implementare mai rapidă
- Gestionare mai simplă a modelelor
- Scalabilitate, performanță, eficiența costurilor
- Integrare în ecosistemul Google Cloud
Vertex AI vă permite să creați modele AI generative, oferindu-vă acces la modele pre-antrenate printr-un API ușor de utilizat în Model Garden.
Pentru analiștii de date, utilizarea Vertex AI înseamnă accelerarea procesului de învățare, finisarea detaliilor și implementarea modelelor ML. Un timp de învățare mai scurt se traduce și în costuri mai mici. Iar acest lucru este posibil datorită unei infrastructuri optimizate de inteligență artificială. Fără Vertex AI, în special fără instrumente precum Vertex AI Pipelines sau Vertex AI Feature Store, gestionarea modelelor ar fi o sarcină complexă și care ar consuma mult timp.
Fluxul obișnuit de lucru în Machine Learning
Înainte de a muta atenția către Vertex AI, haideți să ne concentrăm pe cum decurge în mod obișnuit fluxul de lucru în machine learning. Un ciclu obișnuit de management a datelor include ingerarea, stocarea, procesarea, analiza, vizualizarea, distribuirea și aplicarea acestora.
După definirea sarcinii, primul lucru pe care îl faceți este să ingerați datele, să le analizați și apoi să le transformați. Apoi, creați și antrenați modelul. Ulterior, evaluați acel model pentru eficiență și optimizare. Apoi, îl implementați pentru a face predicții. Cu Vertex AI însă, puteți obține un workflow simplificat de învățare automată gestionat dintr-o singură platformă centralizată.
Prima etapă: Pregătirea modelului
Prima fază, cunoscută și sub numele de faza pregătitoare, include:
- Achiziția de date;
- Analiza datelor;
- Transformarea datelor.
Seturile de date gestionate sunt utilizate pentru pregătirea corectă a datelor. Acestea ajută la gestionarea datelor într-o locație centralizată, la crearea de etichete și seturi de adnotări. Un alt beneficiu al utilizării seturilor de date gestionate este capacitatea de a compara performanța modelelor create folosind AutoML cu cele personalizate. Un alt beneficiu îl reprezintă statisticile și vizualizările datelor, precum și împărțirea automată a datelor în seturi de instruire, testare și validare.
Vertex AI oferă soluții AutoML pentru următoarele tipuri de date și obiective de model:
- date sub formă deimagine
- date tabulare
- date sub formă de text
- seturi de date video.
Toate cele de mai sus, cu excepția seturilor de date tabulare, sunt transmise aplicației în format JSON Lines. În cazul seturilor de date tabulare, Vertex furnizează aplicației date în format CSV.
A doua etapă: Antrenarea modelului
A doua fază a unui workflow tipic de învățare automată constă în:
- designul sau selectarea modelului,
- antrenamentul modelului.
În această etapă, trebuie să alegeți ce metodă utilizați pentru a vă antrena modelul. Alegeți AutoML dacă prioritizați timpul, de exemplu, având nevoie de prototipare rapidă a modelelor sau de verificarea noilor seturi de date.
Cu toate acestea, uneori este recomandată o abordare mai practică în formarea modelelor. De exemplu, dacă doriți ca modelul dvs. AI să facă cele mai bune recomandări posibile clienților din online, ar fi recomandat ca instruirea să se facă pe un set de date selectat special.
De multe ori puteți obține rezultate mai bune folosind un antrenament personalizat ca alternativă la AutoML. Astfel, puteți optimiza aplicația pentru rezultatul dorit și puteți avea control asupra algoritmului pe tot parcursul acestui proces.
O altă abordare se referă la utilizarea BigQuery ML. În acest caz, folosind comenzi SQL, puteți crea rapid un model direct în BigQuery, unde sunt stocate datele dvs., și îl puteți utiliza ulterior pentru predicții pe întregul lot.
Ce model de antrenament să alegeți? Tabelul de mai jos vă va ajuta să alegeți opțiunea potrivită pentru compania și aplicația dvs:
| AutoML | Custom training | BigQuery ML | |
| Am nevoie de experiență în analiza datelor? | Nu | Da | Nu |
| Am nevoie de abilități de programare? | Nu | Da | Da, sunt necesare abilități de programare SQL. |
| Cât de mult durează antrenarea modelului? | Nu durează mult | Durează mai mult, din cauza pregătirii extinse a modelului | Nu durează mult |
| Există limite în definirea obiectivelor de învățare automată? | Da, trebuie să alegeți unul dintre obiectivele predefinite AutoML. | Nu | Da |
| Pot optimiza manual modelul? | Nu | Da | Nu |
| Pot controla mediul de antrenament? | Da, într-o anumită măsură. | Da | Nu |
| Există limite pentru dimensiunea datelor? | Da | Nu, cu excepția seturile de date gestionate. | Da |
Etapa a treia: Evaluare și implementare
A treia etapă cuprinde, la rândul ei, trei părți:
- Evaluare;
- Implementare;
- Previziune.
Pentru a ne ajuta în procesul de evaluare, Google ne oferă Explainable AI. Acesta este un set de instrumente cadru care ne ajută să înțelegem și să interpretăm mai bine predicțiile generate de modelele de învățare automată.
Dacă sunteți mulțumit de performanța noului modelului AI, următorul pas este implementarea acestuia. Acest lucru se poate face fie prin consola Google Cloud, fie prin intermediul API-ului. Acesta este, de asemenea, punctul în care începe scalarea.
Am putea deduce că acesta este ultimul pas în lucrul cu modelul AI. Cu toate acestea, scopul final este obținerea de predicții, care pot fi clasificate mai departe în:
- Previziuni online:
- Predicții de lot (batch).
Pentru predicțiile online, solicitările sunt trimise sincron către punctul final al modelului. Sunt utile în situațiile în care sunt necesare inferențe rapide sau atunci când răspundem la datele de intrare dintr-o aplicație.
Pe de altă parte, predicțiile batch sunt solicitări asincrone care ne permit să primim predicții direct de la model, fără a-l implementa la un punct final. Sunt folosite în situații în care nu sunt necesare răspunsuri imediate.
Care sunt companiile care folosesc Vertex AI?
Vertex AI, fiind un serviciu important pentru valorificarea capacităților inteligenței artificiale și a învățării automate, atrage interesul din aproape toate industriile importante, de la retail și finanțe și până la sectorul de producție și manufactură sau chiar industria auto.
Wayfair, un producător american de mobilier și accesorii pentru casă, a mărit viteza de formare a modelelor de până la zece ori prin utilizarea Vertex AI. Populara platformă Etsy, care conectează creatorii și artizanii de clienții online, a înjumătăți timpul de creație de la idee la Machine Learning.
Companiile din sectorul comerțului cu amănuntul, cum ar fi Lowe’s și compania braziliană Magalu, sunt capabile să-și determine mai bine nevoile de inventar prin valorificarea funcțiilor disponibile în Vertex AI.
Pentru Seagate, un producător de HDD-uri, utilizarea modelelor create în Vertex AI permite o mai bună predicție a defecțiunilor de disc, modelele AutoML atingând o eficiență de până la 98%. Filiala japoneză a Coca Cola (Coca Cola Bottlers Japan) urmărește datele de la 700.000 de automate folosind Vertex AI și BigQuery, permițându-le să prezică cele mai profitabile plasări de produse.
Rămânând o clipă în Japonia, Subaru, un producător de automobile japonez, folosește capacitățile Vertex AI pentru a reduce numărul de accidente mortale în care sunt implicate vehiculele acestuia.
Cum construiți, antrenați și implementați modele ML? Întrebați experții FOTC!
Prezentare generală a funcțiilor Google Vertex AI
Menționând ce este Vertex AI și cum funcționează, am enumerat deja câteva dintre funcțiile sale cheie. Mai jos, vom trece, pe scurt, prin alte câteva funcții și aplicații:
Vertex AI Model Garden
Disponibil în Vertex AI, Model Garden este un depozit de modele create atât de Google, cât și de companiile partenere. Acesta vă poate ajuta să găsiți model ML potrivit pentru utilizările, expertiza și bugetul companiei voastre.
Vertex AI Generative AI Studio
Acest mediu gestionat facilitează interacțiunea, ajustarea micilor detalii și implementarea modelelor într-un mediu pregătit pentru producție.
Auto ML
Un instrument care permite instruirea automată a modelelor Google, permițându-vă să obțineți rezultate mai rapid.
Deep Learning VM Images
Creați instanțe de imagine VM folosind cele mai populare cadre AI din instanța Compute Engine, fără să vă faceți griji pentru compatibilitatea software-ului.
Vertex AI Workbench
Este o infrastructură de calcul complet gestionată și scalabilă, bazată pe platforma Jupyter. Oferă un mediu securizat, izolat, în care analiștii de date pot efectua toate operațiunile de învățare automată, de la experimente, monitorizări și până la implementări.
Care sunt multiplele utilizări Vertex AI în workflow-ul unei companii?
Ca platformă all-in-one, Vertex AI este o alegere bună pentru companiile care doresc să:
- Producă workflow-uri de învățare automată;
- Consolideze instrumentele ML și AI într-o singură platformă;
- Dezvolte sisteme AI gestionate în întregime de infrastructură;
- Își doresc să își extindă investiția curentă în serviciile Google Cloud;
- Utilizezi API-uri preconfigurate pentru a accelera dezvoltarea și implementarea în companie;
- Evolueze utilizarea AI de-a lungul timpului de la preconfigurare la personalizare completă.
Datorită flexibilității și ofertelor complete de instrumente AI / ML, Vertex AI este o alegere bună pentru majoritatea afacerilor și cazurilor de utilizare. Dacă doriți să aflați mai multe despre profitabilitatea Vertex AI în compania dvs, contactați echipa de vânzări și inginerii cloud FOTC, companie Premium Partner Google în România.
