Çawa Karsaz Dikarin Teknolojiya AI-ya Google-ê bi kar bînin

Rêberên karsaziyê yên di qada teknolojî û destpêka îro de girîngiya masterkirina AI û fêrbûna makîneyê dizanin. Ew fêhm dikin ka ew çawa dikare ji daneyan têgihiştinên hêja derxîne, bi navgîniya otomasyona biaqil ve operasyonan safî bike, û ezmûnên xerîdar ên bêhempa biafirîne. Lêbelê, pêşxistina van teknolojiyên AI-ê û karanîna amûrên wekî Google Maps API ji bo karsaziyê armanc dikarin dem-dixwe û biha bin. Daxwaza pisporên AI-ê yên pir jêhatî qateyek din li ser dijwariyê zêde dike. Ji ber vê yekê, pargîdaniyên teknolojiyê û destpêk di bin zextê de ne ku dema ku AI-ê di stratejiyên karsaziya xwe de vedihewînin çavkaniyên xwe bi aqilmendî bikar bînin.

Di vê gotarê de, ez ê cûrbecûr stratejiyên ku pargîdaniyên teknolojiyê û destpêk dikarin bikar bînin parve bikim da ku bi karanîna hişmendiya teknolojiyên AI-ê yên Google-ê nûjeniyê geş bikin û lêçûn kêm bikin.

Bikaranîna AI-ê ji bo karîgerî û mezinbûna xebitandinê

Gelek pargîdaniyên pêşkeftî yên îroyîn karûbar an hilberên nûjen derdixin ku bêyî hêza AI-ê ne mumkun e. Ev nayê wê wateyê ku ev fîrma binesaziya xwe û xebatên xwe ji sifrê ava dikin. Bi tikandina AI û karûbarên fêrbûna makîneyê yên ku ji hêla pêşkêşkerên ewr ve têne pêşkêş kirin, karsaz dikarin derfetên mezinbûna nû vekin, pêvajoyên xwe otomatîk bikin, û destpêşxeriyên xwe yên lêçûn bi rê ve bibin. Tewra pargîdaniyên piçûk, ku dibe ku bala wan a sereke ne li dora AI-yê be, dikarin ji feydeyên tevna AI-ê di tevna xweya xebitandinê de bistînin, ku di rêveberiya lêçûnên bikêrhatî de gava ku ew mezin dibin alîkar dike.

Lezkirina pêşveçûna hilberê

Destpêkan bi gelemperî armanc dikin ku pisporiya xwe ya teknîkî berbi projeyên xwedaniyê ku rasterast bandorê li karsaziya wan dike. Her çend pêşkeftina teknolojiya nû ya AI-ê ne armanca wan a sereke be jî, entegrasyona taybetmendiyên AI-ê di serîlêdanên nû de hêjayî girîng e. Di senaryoyên weha de, karanîna API-yên pêş-perwerdekirî çareseriyek bilez û lêçûn peyda dike. Ev ji rêxistinan re bingehek zexm dide ku ji wan mezin bibin û xebata berbiçav hilberînin.

Mînakî, gelek pargîdaniyên ku tevdigerin AI-ya axaftinê di hilber û karûbarên xwe de ji API-yên Google Cloud sûd werdigirin, wek mînak Axaftin-bi-Text û Zimanê xwezayî. Van API dihêlin ku pêşdebiran bi hêsanî taybetmendiyên wekî analîza hestê, transkripsiyonê, fîlterkirina nefsbiçûk, dabeşkirina naverokê, hwd. bihêlin. Bi karanîna vê teknolojiya hêzdar, karsazî dikarin li şûna ku dem û çavkaniyan biavêjin pêşdebirina teknolojiyên bingehîn ên AI-ê bixwe, bala xwe bidin ser çêkirina hilberên nûjen.

Lêkolîn vî babetî dxwazîn ji bo mînakên mezin ên çima pargîdaniyên teknolojiyê API-yên Axaftina Google Cloud hilbijêrin. Bûyerên karanîna ronîkirî diguhezin, ji derxistina têgihîştina xerîdar bigire heya xistina kesayetiyên empatîk di robotan de. Ji bo kûrbûnek kûr, me bigerin Rûpelê hilberê AI-ê, API-yên din ên wekî Werger, Vîzyon, û bêtir pêşkêşî dike. Her weha hûn dikarin lêkolîn bikin Google Cloud Skills Boost bername, ku bi taybetî ji bo API-yên ML hatî çêkirin, ku di vî warî de piştgirî û pisporiya zêde pêşkêşî dike.

Optimîzekirina barkêş û lêçûn

Ji bo çareserkirina kêşeyên binesaziya ML-ya biha û tevlihev, pir pargîdanî her ku diçe berê xwe didin karûbarên ewr. Platformên Cloud feydeya xweşbîniya lêçûnê pêşkêş dikin, dihêlin karsazî tenê ji bo çavkaniyên ku ew hewce ne bidin dema ku li ser bingeha hewcedariyên pêşkeftî bi hêsanî jor an dakêşin.

Bi Google Cloud re, xerîdar dikarin cûrbecûr vebijarkên binesaziyê bikar bînin da ku bargiraniyên xebata ML-ya xwe baş rast bikin. Hin ji bo prototîpkirina pirreng Yekeyên Pêvajoya Navendî (CPU) bikar tînin, hinên din jî ji bo projeyên wêne-navendî û modelên mezintir hêza Yekîneyên Pêvajoya Grafikê (GPU) bi kar tînin - nemaze yên ku hewceyê xwerû ne. TensorFlow operasyonên ku bi qismî li ser CPU-yê dixebitin. Hin hilbijêrên xwedan pêvajoyên ML yên Google, Yekeyên Pêvajoya Tensor (TPUs), di heman demê de ku gelek ji van vebijarkan tevliheviyek li gorî dozên karanîna wan ên taybetî bicîh dikin.

Ji xeynî hevberkirina hardware-ya guncan bi senaryoyên karanîna weyên taybetî re û sûdwergirtina ji mezinbûna karûbarên birêvebirî û hêsaniya xebitandinê, karsazî divê taybetmendiyên vesazkirinê yên ku di rêveberiya lêçûnê de dibin alîkar bifikirin. Mînakî, Google Cloud ji bo GPU-yan, digel taybetmendiyên mîna Vertex AI, bi eşkere hatî çêkirin ku karanîna GPU û lêçûnên xweşbîn bike.

Vertex AI Workbench bi kataloga NVIDIA NGC re bi rêkûpêk tevdigere, bi yek-klîk vekirina çarçoweyan, kîteyên pêşkeftina nermalavê, û Notebookên Jupyter. Ev entegrasyon, bi Servera Kêmkirinê re, destnîşan dike ka karsazî çawa dikarin bi karanîna karûbarên birêvebirî re karbidestiya AI-yê zêde bikin û lêçûnên xwe kêm bikin.

Zêdekirina karbidestiya xebitandinê

Ji xeynî karanîna API-yên pêş-perwerdekirî û pêşkeftina modela ML-ê ji bo afirandina hilberan, karsazî dikarin karbidestiya xebitandinê, nemaze di dema qonaxa mezinbûna xwe de, bi pejirandina çareseriyên AI-ê yên ku ji bo bicîhanîna hewcedariyên karsazî û fonksiyonel ên taybetî hatine çêkirin, zêde bikin. Van çareserî, tevî pêvajoya peymanê an karûbarê xerîdar, rê li ber pêvajoyên karsaziya birêkûpêk û belavkirina çavkaniyê çêtir vedike.

Nimûneyek hêja ya çareseriyek wusa Google Cloud e DocumentAI. Van hilberan hêza fêrbûna makîneyê bikar tîne da ku agahdarî ji nivîsê analîz bike û derxîne, ji rewşên karanîna cihêreng ên mîna rêveberiya çerxa jiyanê ya peymanê û pêvajoyek mortgage re peyda dike. Bi karanîna DocumentAI-ê, karsazî dikarin karûbarên têkildarî belgeyê otomatîk bikin, dem teserûf bikin û rastbûna xwe baştir bikin.

Navenda Têkilî AI arîkariya hêja ji bo pargîdaniyên ku di hewcedariyên piştevaniya xerîdar de zêdebûnek tecrûbir dikin pêşkêşî dike. Ev çareserî rê dide rêxistinan ku ajanên virtual aqilmend ava bikin, li gorî ku hewce dike destwerdanên bêkêmasî di navbera ajanên virtual û ajanên mirovî de hêsan bikin, û ji danûstendinên navenda bangê têgihîştinên çalak derxînin. Bi karanîna van amûrên AI-ê, pargîdaniyên teknolojî û destpêk dikarin bêtir çavkaniyan ji nûbûn û mezinbûnê re veqetînin dema ku karûbarê xerîdar zêde bikin û karbidestiya giştî xweştir bikin.

Pêşveçûna ML-ê pîvandin, bicîhkirina modela birêkûpêk, û zêdekirina rastbûnê

Pargîdaniyên teknolojiyê û destpêk bi gelemperî hewceyê modelên xwerû ne ku ji daneyên xwe têgihiştinan derxînin an dozên karanîna nû bicîh bînin. Lêbelê, destpêkirina van modelan di hawîrdorên hilberînê de dikare dijwar û çavkaniyek zexm nîşan bide. Platformên ewr ên birêkûpêk çareseriyek pêşkêş dikin bi rêkirina rêxistinan ku ji prototîpkirinê berbi ceribandina berbelavbûyî û birêkûpêkkirina modelên hilberînê ve biçin.

Platforma Vertex AI-ê di nav xerîdaran de populerbûnek mezin bi dest xist ji ber ku ew pêşkeftina ML-ê bileztir dike, li gorî rêbazên alternatîf heya 80% dema hilberînê kêm dike. Ew komek berfireh a kapasîteyên ML Ops pêşkêşî dike, ku dihêle endezyarên ML, zanyarên daneyê, û pêşdebiran bi bandor beşdar bibin. Bi tevlêbûna taybetmendiyên mîna AutoML, tewra kesên ku pisporiya ML ya kûr tune ne dikarin modelên performansa bilind bi karanîna fonksiyonên bikarhêner-heval, kêm-kod perwerde bikin.

Bikaranîna Vertex AI Workbench mezinbûnek berbiçav dîtiye, digel ku xerîdar ji taybetmendiyên mîna bilezkirina karên perwerdehiya modela mezin deh qat û zêdekirina rastbûna modelê ji% 80 heya 98% zêde sûd werdigirin. Binêre series series ji bo rêbernameyek gav-bi-gav li ser veguheztina modelan ji prototîpê berbi hilberînê. Wekî din, li gotarên ku beşdariya Vertex AI-yê dişoxilînin vekin guherîna seqayê pîvandin, tevlêbûna BigQuery ji bo pêşbîniyên bê-kod, hevrêziya di navbera Vertex AI û BigQuery ji bo analîza daneya dewlemendkirî, û vê postê li ser ravekirinên mînak-based Vertex AI-ê da ku dubarekirina modela xwerû û bikêr çalak bike.