Dans cet article, nous vous fournirons un guide complet, étape par étape, sur la façon d’utiliser Vertex AI. Vertex AI est une plate-forme d’apprentissage automatique basée sur le cloud développée par Google Cloud qui simplifie le processus de création, de formation et de déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Il offre une large gamme d’outils et de fonctionnalités pour aider les développeurs, les scientifiques des données et les chercheurs dans leurs tâches d’apprentissage automatique. En suivant les étapes décrites dans ce guide, vous pourrez exploiter la puissance de Vertex AI et créer vos propres solutions d’apprentissage automatique.
Introduction à Vertex AI
Vertex AI est une plate-forme d’apprentissage automatique basée sur le cloud développée par Google Cloud. Il offre un flux de travail complet pour la création, la formation et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Avec Vertex AI, vous pouvez profiter d’outils puissants pour le prétraitement des données, l’analyse et divers types de tâches d’apprentissage automatique. La plate-forme comprend même des modèles pré-formés pour les cas d’utilisation courants. L’un des principaux avantages de Vertex AI est qu’il élimine le besoin de gestion de l’infrastructure, ce qui vous permet de vous concentrer sur vos tâches d’apprentissage automatique.
Configurer un projet
Installer le SDK Vertex AI pour Python: commencez par installer le SDK Vertex AI pour Python, qui fournit les bibliothèques et les API nécessaires pour interagir avec la plate-forme. Le SDK peut être facilement installé à l’aide de pip, le gestionnaire de packages Python.
Créer un ensemble de données Vertex AI à partir de données tabulaires: Une fois que vous avez configuré votre projet et votre environnement de développement, vous pouvez créer un ensemble de données Vertex AI à partir de vos données tabulaires. Cet ensemble de données servira de base à la formation et à l’évaluation de vos modèles d’apprentissage automatique.
Effectuer une analyse exploratoire des données (EDA)
Comprendre le schéma et les caractéristiques des données: Avant de plonger dans le développement de modèles, il est crucial d’effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) pour mieux comprendre les données. EDA vous aide à comprendre le schéma de données, à identifier les valeurs manquantes ou les valeurs aberrantes et à explorer les relations entre les variables.
Appliquer les transformations de données et l’ingénierie des fonctionnalités
- Préparer les données: Une fois que vous avez une bonne compréhension des données, vous pouvez appliquer des transformations de données et des techniques d’ingénierie de caractéristiques pour prétraiter les données et les préparer pour la formation de votre modèle d’apprentissage automatique. Cette étape peut inclure des tâches telles que la mise à l’échelle des caractéristiques numériques, l’encodage des variables catégorielles et la gestion des valeurs manquantes.
- Fractionner les données: Après le prétraitement des données, il est essentiel de les diviser en ensembles d’entraînement, de validation et de test. L’ensemble de formation est utilisé pour former le modèle, l’ensemble de validation aide à régler les hyperparamètres du modèle et l’ensemble de test évalue les performances du modèle final.
Entraîner un modèle de classification avec AutoML
Évaluer et itérer sur le modèle: Après l’entraînement du modèle initial, il est important d’évaluer ses performances à l’aide de métriques d’évaluation appropriées. Cette évaluation vous aidera à identifier les domaines à améliorer et vous guidera dans l’affinement itératif de votre modèle.
Évaluation et itération sur le modèle
L’évaluation est une étape cruciale dans le flux de travail d’apprentissage automatique. Vertex AI fournit des métriques d’évaluation et des outils de visualisation pour vous aider à évaluer les performances de votre modèle entraîné. Vous pouvez analyser des mesures telles que l’exactitude, la précision, le rappel et le score F1 pour évaluer l’efficacité du modèle. Si les performances ne sont pas satisfaisantes, vous pouvez itérer en ajustant l’architecture du modèle, les hyperparamètres ou les étapes de prétraitement des données.
Déploiement du modèle et réalisation de prédictions en ligne
Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre modèle, il est temps de le déployer et de faire des prédictions. Vertex AI vous permet de déployer votre modèle en tant que point de terminaison, accessible via une API. Vous pouvez envoyer de nouvelles données au point de terminaison et recevoir des prédictions en temps réel. Ce déploiement vous permet d’intégrer votre modèle d’apprentissage automatique dans des applications, des services ou des flux de travail de manière transparente.
Conclusion
Vertex AI est une puissante plate-forme d’apprentissage automatique qui simplifie le processus de création, de formation et de déploiement de modèles. Il offre un flux de travail complet avec des outils pour le prétraitement des données, l’analyse et l’évaluation des modèles. En suivant le guide étape par étape décrit dans cet article, vous pouvez tirer parti des capacités de Vertex AI et libérer tout le potentiel de vos projets d’apprentissage automatique.
