ह्यान्ड्स-अन अनुभव र अभ्यासको लागि गुगल क्लाउड प्लेटफर्ममा कसरी साइन अप गर्न सकिन्छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङ प्रमाणीकरण कार्यक्रमको सन्दर्भमा Google क्लाउडमा साइन अप गर्न, विशेष गरी स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्दै, तपाईंले प्लेटफर्ममा पहुँच गर्न र यसको स्रोतहरूलाई प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न सक्षम पार्ने चरणहरूको शृङ्खला पालना गर्नुपर्नेछ।
Google क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) ले डेटा प्रशोधन, मोडेल प्रशिक्षण, र भविष्यवाणी गर्ने मोडेलहरूको प्रयोग सहित मेसिन सिकाउने कार्यहरूका लागि विशेष रूपमा लाभदायक सेवाहरूको विस्तृत श्रृंखला प्रदान गर्दछ।
निम्न मार्गदर्शिकाले Google क्लाउडको मेसिन लर्निङ सेवाहरू प्रयोग गर्नका लागि आवश्यक पूर्वाधारहरू, खाता सिर्जना र मुख्य विचारहरू सहित साइन-अप प्रक्रियाको विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्दछ।
साइन अप को लागी पूर्व शर्तहरु
1. गुगल खाता: तपाईंले सुरु गर्नु अघि, तपाईंसँग Google खाता छ भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्। यो आवश्यक छ किनभने GCP Google को सेवाहरूको सुइटसँग एकीकृत छ। यदि तपाइँसँग छैन भने, तपाइँ यसलाई Google खाता सिर्जना पृष्ठमा गएर सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ।
2. भुक्तानी विधि: यद्यपि GCP ले सीमित स्रोतहरूसँग निःशुल्क टियर प्रदान गर्दछ, तपाईंले साइन अप गर्न वैध भुक्तानी विधि (क्रेडिट कार्ड वा बैंक खाता) प्रदान गर्न आवश्यक हुनेछ। यो तपाईंको पहिचान प्रमाणित गर्न र तपाईंले नि:शुल्क टियर सीमा नाघेको अवस्थामा तपाईंलाई शुल्क लगाउन आवश्यक छ।
3. क्लाउड कम्प्युटिङ अवधारणाहरु संग परिचित: अनिवार्य नभए पनि, भर्चुअल मेसिन, भण्डारण र नेटवर्किङ जस्ता क्लाउड कम्प्युटिङ अवधारणाहरूको आधारभूत बुझाइ लाभदायक हुन सक्छ। यो आधारभूत ज्ञानले तपाईंलाई प्लेटफर्मलाई अझ प्रभावकारी रूपमा नेभिगेट गर्न मद्दत गर्नेछ।
चरण-दर-चरण साइन-अप प्रक्रिया
चरण 1: गुगल क्लाउड प्लेटफर्म पहुँच गर्दै
- [Google क्लाउड प्लेटफर्म कन्सोल] (https://console.cloud.google.com/) मा नेभिगेट गर्नुहोस्। यो केन्द्रीय हब हो जहाँ तपाईं आफ्नो सबै क्लाउड सेवाहरू र स्रोतहरू व्यवस्थापन गर्नुहुनेछ।
चरण 2: नि: शुल्क परीक्षण सुरु गर्दै
- एक पटक GCP कन्सोलमा, तपाईंले "नि:शुल्क सुरु गर्नुहोस्" को विकल्प देख्नुहुनेछ। साइन-अप प्रक्रिया सुरु गर्न यो बटनमा क्लिक गर्नुहोस्। Google ले नि:शुल्क परीक्षण प्रदान गर्दछ जसमा $300 क्रेडिटहरू समावेश छन्, जुन 90 दिनहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो तत्काल वित्तीय प्रतिबद्धता बिना मेशिन शिक्षा सेवाहरु संग प्रयोग को लागी आदर्श हो।
चरण 3: बिलिङ सेटअप
- तपाईंलाई एक बिलिङ खाता सेट अप गर्न प्रेरित गरिनेछ। आवश्यकता अनुसार आफ्नो भुक्तानी जानकारी प्रविष्ट गर्नुहोस्। ढुक्क हुनुहोस्, तपाईंले नि:शुल्क टियरको सीमा नाघ्दा वा परीक्षण क्रेडिटहरू समाप्त नभएसम्म तपाईंलाई शुल्क लगाइने छैन। गुगल क्लाउडले एक बिलिङ अलर्ट सुविधा प्रदान गर्दछ जसले तपाईंलाई सूचित गर्न सक्छ जब तपाईं आफ्नो खर्च सीमा नजिक हुनुहुन्छ।
चरण 4: परियोजना सिर्जना गर्दै
- बिलिङ सेट अप गरेपछि, तपाईंले नयाँ परियोजना सिर्जना गर्न आवश्यक हुनेछ। GCP मा परियोजनाहरू तपाईंका स्रोतहरू र सेवाहरू व्यवस्थित गर्ने तरिका हुन्। शीर्ष नेभिगेसन पट्टीमा रहेको प्रोजेक्ट ड्रपडाउनमा क्लिक गर्नुहोस् र "नयाँ परियोजना" चयन गर्नुहोस्। आफ्नो परियोजनाको नाम दिनुहोस् र तपाईंले भर्खर सिर्जना गर्नुभएको बिलिङ खाता चयन गर्नुहोस्।
चरण 5: API र सेवाहरू सक्षम पार्दै
- मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि, तपाईंले विशिष्ट API सक्षम गर्न आवश्यक हुनेछ। कन्सोलको "एपीआई र सेवाहरू" खण्डमा नेभिगेट गर्नुहोस् र क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन एपीआई सक्षम गर्नुहोस्, अन्यहरू मध्ये जुन तपाईंको पाठ्यक्रमसँग सान्दर्भिक हुन सक्छ। यी एपीआईहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू डिप्लोइ र प्रबन्ध गर्नका लागि आवश्यक कार्यक्षमता प्रदान गर्छन्।
मेसिन लर्निङको लागि गुगल क्लाउड प्रयोग गर्दै
एकचोटि तपाईंले साइन अप गरिसकेपछि र आफ्नो खाता सेटअप गरेपछि, तपाईंले गुगल क्लाउडको मेसिन लर्निङ क्षमताहरू अन्वेषण गर्न सुरु गर्न सक्नुहुन्छ। यहाँ केही प्रमुख सेवाहरू र अवधारणाहरू छन् जुन तपाईंको पाठ्यक्रमको सन्दर्भमा उपयोगी हुनेछ:
गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म
- एआई प्लेटफर्म: यो मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण, तालिम र प्रयोग गर्नका लागि डिजाइन गरिएका उपकरण र सेवाहरूको विस्तृत सुइट हो। यसले TensorFlow, PyTorch, र Scikit-learn जस्ता लोकप्रिय फ्रेमवर्कहरूलाई समर्थन गर्दछ। एआई प्लेटफर्मले व्यवस्थित सेवाहरू प्रदान गर्दछ, जसको मतलब तपाईंले अन्तर्निहित पूर्वाधारको बारेमा चिन्ता लिनु पर्दैन।
- प्रशिक्षण मोडेलहरू: तपाईले एआई प्लेटफर्मलाई स्केलमा मोडेलहरू तालिम दिन प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। यसले वितरित प्रशिक्षण र हाइपरपेरामिटर ट्युनिङलाई समर्थन गर्दछ, जुन मोडेल प्रदर्शनलाई अनुकूलन गर्न आवश्यक छ। तपाइँ तपाइँको स्थानीय वातावरण वा क्लाउड कन्सोलबाट सीधा प्रशिक्षण कार्यहरू पेश गर्न सक्नुहुन्छ।
- मोडेलहरू प्रयोग गर्दै: एक पटक तपाईंको मोडेल प्रशिक्षित भएपछि, AI प्लेटफर्मले तपाईंलाई REST API को रूपमा प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। यसले तपाइँको मोडेललाई एप र सेवाहरूमा एकीकृत गर्न सजिलो बनाउँछ, स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरू प्रदान गर्दछ।
गुगल क्लाउड भण्डारण
- क्लाउड भण्डारण: यो सेवा ठूला डाटासेटहरू र मोडेल कलाकृतिहरू भण्डारण गर्न प्रयोग गरिन्छ। यो एक स्केलेबल भण्डारण समाधान हो जुन अन्य गुगल क्लाउड सेवाहरूसँग सहज रूपमा एकीकृत हुन्छ। तपाइँ तपाइँको प्रशिक्षण डेटा प्रबन्ध गर्न र तपाइँको मेसिन लर्निंग प्रक्रियाहरु को आउटपुट भण्डारण गर्न क्लाउड भण्डारण प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
बिगक्वेरी
- बिगक्वेरी: यो एक पूर्ण-व्यवस्थित, सर्भरलेस डाटा वेयरहाउस हो जसले Google को पूर्वाधारको प्रशोधन शक्ति प्रयोग गरेर द्रुत SQL क्वेरीहरू सक्षम गर्दछ। यो विशेष गरी ठूला डेटासेटहरू विश्लेषण गर्नका लागि उपयोगी छ र अन्तर्दृष्टि र ट्रेन मोडेलहरू प्राप्त गर्न मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहहरूसँग एकीकृत गर्न सकिन्छ।
डाटाफ्लो
- डाटाफ्लो: यो सेवाले वास्तविक-समय डाटा प्रशोधन क्षमताहरू प्रदान गर्दछ। यो मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा फिड गर्नु अघि डेटा प्रि-प्रोसेसिङको लागि उपयोगी छ। Dataflow ले Apache Beam लाई समर्थन गर्दछ, तपाईंलाई डाटा प्रोसेसिङ पाइपलाइनहरू लेख्न अनुमति दिन्छ जुन विभिन्न रनटाइम वातावरणहरूमा पोर्टेबल छन्।
उदाहरण प्रयोग केस: स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरू
एउटा परिदृश्यलाई विचार गर्नुहोस् जहाँ तपाईंले दूरसञ्चार कम्पनीको लागि ग्राहक मन्थन भविष्यवाणी गर्न मेसिन लर्निङ मोडेल विकास गर्नुभएको छ। गुगल क्लाउड प्रयोग गरेर, तपाईंले यस मोडेललाई AI प्लेटफर्ममा डिप्लोय गर्न सक्नुहुन्छ र यसलाई API को रूपमा उजागर गर्न सक्नुहुन्छ। यसले कम्पनीको CRM प्रणालीलाई आगमन ग्राहक डेटाको लागि ग्राहक मंथन जोखिमको बारेमा वास्तविक-समय भविष्यवाणी गर्न सक्षम बनाउँछ।
- डाटा इन्जेसन: डाटाफ्लो प्रयोग गर्नुहोस् प्रिप्रोसेस गर्न र ग्राहक डेटालाई वास्तविक समयमा सफा गर्न यो आइपुग्दा।
- मोडेल परिनियोजन: AI प्लेटफर्ममा प्रशिक्षित मोडेल तैनात गर्नुहोस्, जसले स्वचालित रूपमा मागको आधारमा मापन गर्दछ, सर्भररहित भविष्यवाणीहरू प्रदान गर्दछ।
- एकीकरण: AI प्लेटफर्मको REST API लाई CRM प्रणालीसँग एकीकृत गर्नुहोस्, जसले ग्राहक सेवा प्रतिनिधिहरूलाई मन्थन जोखिम स्कोरहरू प्राप्त गर्न र ग्राहकहरूलाई कायम राख्न सक्रिय उपायहरू लिन अनुमति दिन्छ।
मुख्य विचारहरू
- लागत व्यवस्थापन: अप्रत्याशित शुल्कहरूबाट बच्न Google क्लाउड सेवाहरूको प्रयोगको निगरानी गर्नुहोस्। बिलिङ ड्यासबोर्ड प्रयोग गर्नुहोस् र आफ्नो खर्च ट्र्याक गर्न अलर्ट सेट अप गर्नुहोस्।
- सुरक्षा: तपाईंको क्लाउड स्रोतहरू सुरक्षित गर्नका लागि उत्कृष्ट अभ्यासहरू लागू गर्नुहोस्, जस्तै अनुमतिहरू र तपाईंको परियोजनाहरूमा पहुँच नियन्त्रण गर्न पहिचान र पहुँच व्यवस्थापन (IAM) प्रयोग गर्नुहोस्।
- अनुपालन: निश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको Google क्लाउड सेवाहरूको प्रयोगले GDPR वा HIPAA जस्ता सान्दर्भिक डेटा सुरक्षा नियमहरूको पालना गर्दछ, विशेष गरी यदि तपाईं संवेदनशील डेटा ह्यान्डल गर्दै हुनुहुन्छ।
यी चरणहरू पछ्याएर र Google क्लाउडका क्षमताहरू प्रयोग गरेर, तपाईंले व्यावहारिक अभ्यासहरू गर्न सक्नुहुन्छ र स्केलमा मेसिन लर्निङ डिप्लोयमेन्टहरूका साथ ह्यान्ड्स-अन अनुभव प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ। यसले तपाईंको सैद्धान्तिक अवधारणाहरूको बुझाइ मात्र बढाउँदैन तर वास्तविक-विश्व परिदृश्यहरूमा लागू हुने मूल्यवान सीपहरू पनि प्रदान गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- दिइएको समस्याको लागि सही एल्गोरिथ्म छनौट गर्ने मापदण्ड के हो?
- यदि कसैले गुगल मोडेल प्रयोग गर्दैछ र आफ्नै उदाहरणमा तालिम दिइरहेको छ भने के गुगलले तालिम डेटाबाट गरिएका सुधारहरू कायम राख्छ?
- तालिम दिनुअघि कुन ML मोडेल प्रयोग गर्ने भनेर कसरी थाहा पाउने?
- रिग्रेसन कार्य भनेको के हो?
- Vertex AI र AutoML तालिकाहरू बीच कसरी संक्रमण गर्न सकिन्छ?
- के R-squared, ARIMA वा GARCH जस्ता अर्थमिति मोडेलहरू प्रयोग गरेर वित्तीय डेटा अपलोड गर्न र तथ्याङ्कीय विश्लेषण र पूर्वानुमान गर्न Kaggle प्रयोग गर्न सम्भव छ?
- के मेसिन लर्निङलाई कोरोनरी मुटु रोगको जोखिमको भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङलाई भर्टेक्स एआईको रूपमा पुन: ब्रान्डिङ गर्दा वास्तविक परिवर्तनहरू के के हुन्?
- मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन मेट्रिक्स के हो?
- रेखीय प्रतिगमन भनेको के हो?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्