Comment peut-on s'inscrire sur Google Cloud Platform pour acquérir une expérience pratique et s'entraîner ?
Pour vous inscrire à Google Cloud dans le cadre du programme de certification en intelligence artificielle et apprentissage automatique, axé spécifiquement sur les prédictions sans serveur à grande échelle, vous devrez suivre une série d'étapes qui vous permettront d'accéder à la plateforme et d'utiliser efficacement ses ressources.
Google Cloud Platform (GCP) propose une large gamme de services particulièrement utiles pour les tâches d'apprentissage automatique, notamment le traitement des données, la formation des modèles et le déploiement de modèles prédictifs.
Le guide suivant fournit une explication détaillée du processus d'inscription, y compris les conditions préalables, la création de compte et les considérations clés pour l'utilisation des services d'apprentissage automatique de Google Cloud.
Conditions préalables à l'inscription
1. Compte google:Avant de commencer, assurez-vous que vous disposez d'un compte Google. Cela est nécessaire car GCP est intégré à la suite de services de Google. Si vous n'en avez pas, vous pouvez en créer un en visitant la page de création de compte Google.
2. Mode de paiement:Bien que GCP propose un niveau gratuit avec des ressources limitées, vous devrez fournir un moyen de paiement valide (carte de crédit ou compte bancaire) pour vous inscrire. Cela est nécessaire pour vérifier votre identité et pour vous facturer si vous dépassez les limites du niveau gratuit.
3. Connaissance des concepts du Cloud Computing:Bien que cela ne soit pas obligatoire, il peut être utile de posséder une compréhension de base des concepts du cloud computing, tels que les machines virtuelles, le stockage et la mise en réseau. Ces connaissances de base vous aideront à naviguer plus efficacement sur la plateforme.
Processus d'inscription étape par étape
Étape 1 : Accéder à la plateforme Google Cloud
– Accédez à la [console Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/). Il s’agit du hub central où vous gérerez tous vos services et ressources cloud.
Étape 2 : Démarrage de l'essai gratuit
– Une fois sur la console GCP, vous verrez une option « Commencer gratuitement ». Cliquez sur ce bouton pour lancer le processus d'inscription. Google propose un essai gratuit qui comprend 300 $ de crédits, qui peuvent être utilisés sur 90 jours. C'est idéal pour expérimenter des services d'apprentissage automatique sans engagement financier immédiat.
Étape 3 : Configuration de la facturation
– Vous serez invité à configurer un compte de facturation. Saisissez vos informations de paiement comme demandé. Soyez rassuré, aucun frais ne vous sera facturé tant que vous n'aurez pas dépassé les limites de l'offre gratuite ou que les crédits d'essai ne seront pas épuisés. Google Cloud propose une fonction d'alerte de facturation qui peut vous avertir lorsque vous approchez de vos limites de dépenses.
Étape 4 : Création d'un projet
– Après avoir configuré la facturation, vous devez créer un nouveau projet. Les projets dans GCP sont un moyen d'organiser vos ressources et vos services. Cliquez sur le menu déroulant du projet dans la barre de navigation supérieure et sélectionnez « Nouveau projet ». Nommez votre projet et sélectionnez le compte de facturation que vous venez de créer.
Étape 5 : Activation des API et des services
– Pour les tâches d'apprentissage automatique, vous devrez activer des API spécifiques. Accédez à la section « API et services » de la console et activez l'API Cloud Machine Learning Engine, entre autres, qui peuvent être pertinentes pour votre cours. Ces API fournissent les fonctionnalités nécessaires au déploiement et à la gestion des modèles d'apprentissage automatique.
Utilisation de Google Cloud pour l'apprentissage automatique
Une fois que vous vous êtes inscrit et que vous avez configuré votre compte, vous pouvez commencer à explorer les capacités d'apprentissage automatique de Google Cloud. Voici quelques services et concepts clés qui vous seront utiles dans le cadre de votre cours :
Plateforme Google Cloud AI
- Plateforme AI:Il s'agit d'une suite complète d'outils et de services conçus pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Elle prend en charge des frameworks populaires tels que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn. La plateforme AI fournit des services gérés, ce qui signifie que vous n'avez pas à vous soucier de l'infrastructure sous-jacente.
- Modèles de formation: Vous pouvez utiliser AI Platform pour former des modèles à grande échelle. Il prend en charge la formation distribuée et le réglage des hyperparamètres, qui sont essentiels pour optimiser les performances du modèle. Vous pouvez soumettre des tâches de formation directement depuis votre environnement local ou depuis la console cloud.
- Déploiement de modèles:Une fois votre modèle formé, AI Platform vous permet de le déployer en tant qu'API REST. Cela facilite l'intégration de votre modèle dans des applications et des services, en fournissant des prédictions sans serveur à grande échelle.
Google Cloud Storage
- cloud Storage:Ce service est utilisé pour stocker de grands ensembles de données et des artefacts de modèle. Il s'agit d'une solution de stockage évolutive qui s'intègre parfaitement aux autres services Google Cloud. Vous pouvez utiliser Cloud Storage pour gérer vos données d'entraînement et stocker les résultats de vos processus d'apprentissage automatique.
BigQuery
- BigQuery:Il s'agit d'un entrepôt de données entièrement géré et sans serveur qui permet d'effectuer des requêtes SQL rapides en utilisant la puissance de traitement de l'infrastructure de Google. Il est particulièrement utile pour analyser de grands ensembles de données et peut être intégré à des flux de travail d'apprentissage automatique pour obtenir des informations et former des modèles.
Flux de données
- Flux de données: Ce service fournit des fonctionnalités de traitement de données en temps réel. Il est utile pour prétraiter les données avant de les intégrer dans des modèles d'apprentissage automatique. Dataflow prend en charge Apache Beam, ce qui vous permet d'écrire des pipelines de traitement de données portables dans différents environnements d'exécution.
Exemple de cas d'utilisation : prévisions sans serveur à grande échelle
Imaginez un scénario dans lequel vous avez développé un modèle d'apprentissage automatique pour prédire le taux de désabonnement des clients pour une entreprise de télécommunications. À l'aide de Google Cloud, vous pouvez déployer ce modèle sur la plateforme AI et l'exposer sous forme d'API. Cela permet au système CRM de l'entreprise de faire des prévisions en temps réel sur le risque de désabonnement des clients pour les données clients entrantes.
- Ingestion de données:Utilisez Dataflow pour prétraiter et nettoyer les données client en temps réel dès leur arrivée.
- Déploiement de modèle:Déployez le modèle formé sur la plateforme AI, qui évolue automatiquement en fonction de la demande, fournissant des prédictions sans serveur.
- Intégration ::Intégrez l'API REST de la plateforme AI au système CRM, permettant aux représentants du service client de recevoir des scores de risque de désabonnement et de prendre des mesures proactives pour fidéliser les clients.
Considérations clés
- La gestion des coûts: Surveillez votre utilisation des services Google Cloud pour éviter des frais inattendus. Utilisez le tableau de bord de facturation et configurez des alertes pour suivre vos dépenses.
- Sécurité:Mettez en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser vos ressources cloud, telles que l’utilisation de la gestion des identités et des accès (IAM) pour contrôler les autorisations et l’accès à vos projets.
- Conformité: Assurez-vous que votre utilisation des services Google Cloud est conforme aux réglementations en vigueur en matière de protection des données, telles que le RGPD ou la loi HIPAA, en particulier si vous traitez des données sensibles.
En suivant ces étapes et en exploitant les fonctionnalités de Google Cloud, vous pouvez réaliser des exercices pratiques et acquérir une expérience concrète des déploiements d'apprentissage automatique à grande échelle. Cela vous permettra non seulement d'améliorer votre compréhension des concepts théoriques, mais aussi d'acquérir des compétences précieuses applicables à des scénarios réels.
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