Впровадження платформи Vertex AI для різних типів даних

Размещено на http://www.allbest.ru/

Харківський національний університет радіоелектроніки

Впровадження платформи Vertex AI для різних типів даних

Алакоз Дмитро Федорович

студент IV курсу

Cучаcний cвіт постійно змінюєтьcя. Cаме на шогодні, штучний інтелект, займає важливе місце в житті людини, завдяки його розвитку створені розумні машини, для виконання завдань пов'язаних із використанням людшкого інтелекту, трощене життя людини і звільнення її від рутинних завдань. Популярні методи штучного інтелекту включають методи машинного навчання для структурованих даних, а також обробку неструктурованих даних.

Машинне навчання або Machine learning, покликане давати макшмально точні прогнози на пiдcтавi вступних даних, щоб власники бізнесів, маркетологи і співробітники могли приймати правильні рішення в cвоїй роботі. В результаті навчання, машина може передбачати результат, запам'ятовувати його, відтворювати за необхідності, вибирати кращий із декількох варіантів [1]. Технoлoгiї машинного навчання здатні швидко oбрoбляти величезні машви неcтруктурoванoї інформації, а потім робити на її ошові вишовки і прогнози. Кінцевий результат обробки буде залежати від кількості і якості наданої інформації. Чим більше інформації буде надано, тим точніше буде результат. Bci програмні продукти cтвoрюютьcя для заміни людини машиною, яка працює швидше і якішіше. В ошові машинного навчання в програмних продуктах є алгоритми, завдяки яким, машина створює влаші алгоритми дій залежно від штуації. Програмний продукт отримує і обробляє величезну кількість інформації, приймає найбільш ефективні рішення враховуючи ва важливі обставини, видає результат, зберігає інформацію, а також надає додаткову інформацію. В технології машинного навчання програмними затбами викoриcтoвуютьcя математичні, статистичні, оптимізаційні і імовірніші методи вирішення завдань.

Машинне навчання можливо заcтocувати у всх напрямках діяльності де потрібне швидке і якісне прийняття рішення. Створити вишкоякіші програмні продукти можливо в медицині, для діагностики, лікування захворювань, створення ліків, в бізнес, в логістиці, в поліції, в воєнній сфері, в промисловості, освіті та ін.. Алгоритми машинного навчання виконують аналіз наданої інформації швидко і якішо, виявляють ті відхилення, які більш за вєе людина не шроможна виявити, або якіш відхилення які залишилиcя б не поміченими [1].

Завдяки автоматизиованому машинному навчанню, дошіідження проводяться замість фахівця методом грубої шли. Вони проганяють різні моделі з різними параметрами та підбирають найкращу комбінацію, проводять різні препроцешнги дата сетів [2]:

AutoML Tables використовує табличні структуровані дані, щоб навчити модель машинного навчання робити прогнози на основі нових даних.

AutoML Tabular Classification здатний використовувати широкий спектр алгоритмі, включаючи лінійну регресію, градієнтний бустинг, глибою

нєйронні мережі.

Модель Boosted Trees, також відома як градієнтний бустинг на деревах рішень - це метод машинного навчання, який використовує анcамбль дерев рішень, щоб зробити точні прогнози. Процеc навчання полягає у постіідовному додаванні нових моделей до ансамблю. Кожна наступна модель коригує помилки попередньої.

З появою уніфікованої платформи Google Cloud нового покоління, VertexAl для розробки рішень машинного навчання, можна суттєво підвищити ефективність розробки, масштабувати робочі процеси й алгоритми ухвалення рішень відповідно до наявних даних, а також скоротити час окупності завдяки найновішим стандартним компонентам машинного навчання та AutoML. Адже Vertex AI дозволяє скоротити майже на 80 % рядків коду для навчання моделі в порівнянні з попередніми платформами , вона дозволяє впровадити операції машинного навчання (MLOps) для ефективного створення проектів машинного навчання та управління ними на протязі усього процесу [3].

Вперше, за допомогою Vertex AI, фахівці з обробки даних та інженери машинного навчання можуть:

Доступ до набору інструментів штучного інтелекту, який включає структуровані дані, які постійно вдосконалюються завдяки дослідженням Google, комп'ютерний зір, діалог, мову.

Швидше розгортати програми за допомогою нових функцій MLOps, таких як Vertex Vizier, які збільшують швидкість керованого сховища функцій Vertex, що допомогає практикам в обслуговувані, використанні та повторному використанні функції ML при сумісному використанні, а також Vertex Experiments для прискорення розгортання моделей у виробництво із швидшим вибором моделі.

Упевнено керувати моделями, усуваючи складність самостійного обслуговування моделей та забезпечуючи повторюваності за допомогою інструментів MLOps, таких як моніторинг моделей вершин, метадані Vertex ML та конвеєри Vertex для оптимізації наскрізного робочого процесу машинного навчання.

Google Cloud Vertex AI представляє собою єдину платформу з оптимальними інструментами, які дають змогу в керуванні даними, в розвертанні моделі, в створенні прототипів, в дослідженні, аналізу, інтерпретуванні моделей та відслідковувати їх у виробництві, не потребуючи формального навчання. Тепер фахівцям не обов'язково бути інженерами ML. Vertex AI дозволяє діяти швидко, але при цьому, в платформі існує система безпеки, завдяки якій, робота завжди контрольована. Вона дозволяє відповідним прискореним розвертанням швидше переходити від тестування та управління моделями до виробництва, і в кінцевому підсумку, до досягнення бізнес-результатів [3].

Google Cloud Vertex AI має певні переваги перед своїми попередниками:

Підвищує рівень виявлення ризиків.

Зменшує операційні витрати: мінімізує витрачений ча^ зменшує

кількість товіщень більш ніж на 60% і надає зрозумілі поятення, які присторюють окремі процеш та розстіідування.

Покращує управління та захист: надає фінанствим установам доступні для перевірки та пояшення результати які край необхідні для внутрішнього управління ризиками.

Покращує базу роботи з клієнтами: зводить до мінімуму необхідність взаємодії з клієнтами для додаткової перевірки відповідності та ризиків.

Але крім вах переваг, є певні недоліки, наприклад, виотка вартість продукту. В зв'язку з цим, не ва компанії можуть дозволити тобі платформу Vertex AI тому використовують попередні продукти, адже важливим моментом для користувача є вибір програмного продукту, який залежить від вимог самого проекту, складності, терміну, вартості, умов налаштування.

машинне навчання vertex

Список використаних джерел

Google Cloud Platform Documentation. (2023). Vertex AI User Guide. Retrieved from: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs

Штучний інтелект, машинне навчання та нейронні мережі: в чому різниця і для чого їх використовують: https://evergreens.com.ua/ua/artides/machine-learning- overview.html

Google Cloud Platform. (2023). Deploying Models. Retrieved from: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/introduction-unified-platform.

Размещено на Allbest.ru/