Orada o kadar çok yapay zeka (AI) aracı var ki, gerçekten ihtiyacınız olanı bulmak zor. Vertex AI'ı tanıtarak bu kararı daha kolay hale getirebiliriz, Google'ın kendi AI tabanlı bulut platformu.

Ama yardım edebiliriz. Ancak yardımcı olabiliriz. 

Makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturmayı daha kolay hale getirmek için Google, Google'ın tüm bulut hizmetlerini tek bir varlıkta sunan Vertex AI'ı oluşturdu.

Peki, özünde Vertex AI nedir? Dikkatinizi çekmeye değer mi yoksa sadece bir hayal kırıklığı mı? Bu kılavuzda cevabı keşfedin, Vertex AI'ın işletmeler için neden bu kadar önemli olduğunu ve pek çok şeyi inceleyeceğiz.

Takipte kal!

Vertex AI Nedir?

Google Cloud tarafından oluşturulan merkezi bir platform olan Vertex AI, ML modellerini eğitmeyi ve AI uygulamalarını ölçeklendirmeyi amaçlar. Ayrıca, büyük dil modellerini (LLM'leri) özelleştirebilir ve AI uygulamalarınızda kullanabilirsiniz.

Özel model eğitimi, Otomatik ML ve diğer gelişmiş yetenekler gibi özellikler sayesinde, verimliliği ve ölçeklenebilirliği büyük ölçüde artırabilirsiniz. 

Ayrıca, Vertex AI, verilerinizle, modelleri dağıtmanızla ve daha fazlasıyla size yardımcı olacak tüm Google'ın bulut hizmetlerini tek bir araçta sunar. Kısacası, Vertex AI, ML iş akışınızı hızlandırmak ve veri kümesi yaşam döngünüzü basitleştirmek için burada.

Bu araç işletmeler için neden bu kadar önemli?

Neden Vertex AI Önemlidir?

Vertex AI Neden Önemli?

Oluşturucu AI pazarı sürekli büyüyor. Örneğin, Vertex AI'daki etkin gen AI projelerinin sayısı 7 katından fazla arttı; ama Vertex'in neden bu kadar önemli olduğunu tam olarak ne yapıyor, hep birlikte görelim.

İyi şimdi, ne yaptığına bakalım:

• Geliştirilmiş kalkınma: Bu AI çözümü tüm geliştirme sürecini otomatikleştirir. Yani, bu tür araçlarla deneyimi ne olursa olsun, yüksek kaliteli modelleri dağıtabilirsiniz. 
• Daha hızlılık: Model geliştirme sürecini otomatikleştirdiğinizden, sohbet robotlarınızı daha hızlı eğitebilir ve dağıtırsınız. Sonuç olarak, AI uygulamaları oluşturmak daha kolay ve hızlı olur. 
• Tutarlılık: AI'lar bir konuda iyidir: üzerinde tutarlılık sağlamak. Aynı kalitede çıktıya sahip olmanın yanı sıra, hataları da en aza indireceksiniz.
• Ölçeklenebilirlik: Küçük ölçekli uygulamalardan kurumsal çözümlere kadar, Vertex ile her türlü yapay zeka uygulamasını tasarlayabilirsiniz. Organizasyonunuzun ölçeğine bakılmaksızın, her ihtiyaca uyum sağlayabilir. 

Görüldüğü gibi, Vertex AI açıkça birçok fayda sağlıyor ama onu bu kadar harika yapan yapay zeka özellikleri nelerdir?

Cevabı bir sonraki bölümde bulun.

Google Cloud Vertex AI Anahtar Özellikleri Nelerdir?

Bu Google Cloud platformunun yapay zeka modellerini dağıtmada ve inşa etmede ne kadar iyi olduğunu anlamak için özelliklerine bakalım:

• AutoML: Bu işlev, ML konusunda çok deneyimi olmayan ancak kendi özel ML modellerini oluşturmak isteyen geliştiriciler içindir. Vertex AI, AutoML Tablosu ve AutoML Görüntü dahil olmak üzere çeşitli Google uygulamaları için çalışır. 
• Vertex AI boruları: Bu kullanışlı özellikle otomatikleştirebilir, izleyebilir ve verimliliğinizi artıran ve tekrarlayan görevlerden sizi kurtaran tüm ML iş akışlarını oluşturabilirsiniz. 
• Ön eğitimli API'lar: Vertex AI ile video, çeviri ve doğal dil işlemini entegre etmek kolaydır. Sonuç olarak, dağıtılan modeller, mühendisler ve geliştiricilerin önceden bilgi sahibi olmasalar bile iş gereksinimlerini karşılar. 
• Veri ve AI entegrasyonu: Vertex AI, BigQuery ML, Dataproc veya Dataflow gibi birçok araçla uyum içinde çalışır. Bu nedenle, Vertex AI Workbench aracılığıyla BigQuery'den doğrudan veri oluşturabilir veya dışa aktarabilirsiniz. Ayrıca, PyTorch ve SensorFlow gibi açık kaynak çerçevelerle entegre olur. 
• Model sürümleme ve izleme: Versiyonlarınızın izini mi kaybettiniz? Vertex AI ile bir daha gerçekleşmeyecek şekilde modelin versiyonlarının kolayca takip edilmesini sağlar. Üstelik, Vertex AI, performanslarını faydalı değerlendirme metrikleri aracılığıyla izler, böylece sorunları proaktif bir şekilde tespit edebilirsiniz. 

Bu nedenle, Vertex AI'nin bol kullanıcı yetenekleri var; tek sorun, onları ne için kullanacaksınız?

Bu soruya bir sonraki bölümde cevap vermeye çalışacağız.

Vertex AI Ne İçin Kullanılır?

Genellikle, insanlar yapay zeka araçlarını birçok alanda kullanırlar, en popüler olanı müşteri hizmetleri (%56) ve sahtekarlık yönetimidir (%51). Ancak ürün önerileri, içerik üretimi ve diğerleri gibi birçok farklı kullanım alanı vardır. 

Bu mantığa göre, Vertex AI bir şeyde iyi mi? Emin olun; işte en yaygın kullanım alanları:

• Geliştirilmiş tahminleme: Gerçek zamanlı tahminlerinizin doğruluğunu artırmak için Vertex AI'ı kullanın, çünkü bu araç metadata'yı kolayca ve hızlıca analiz ve yorumlayabilir. 
• Düzgün izleme: Başlangıçtan nihai ürüne kadar Vertex AI model performansını izler, böylece süreci optimize edebilir ve daha iyi sonuçlar alabilirsiniz. 
• Paylaşılan ML özellikleri: Vertex AI Özellik Mağazası'yla ihtiyacınız olan ML özelliklerini yönetebilir ve tekrar kullanabilirsiniz. Dahası, onları kullanmak için derinlemesine ML bilgisine ihtiyacınız yok. 
• Geliştirilmiş geliştirme süreci: Vertex AI ile ML iş akışlarınızı basitleştirmek, yapılandırmak ve otomatikleştirmek çok kolaydır, böylece geliştirme sürecinizi hızlandırabilirsiniz. 

Görebileceğiniz gibi, Vertex AI'ın işletmenize mükemmel bir ek oluşturan çoklu kullanım alanları vardır.

Nasıl kullanılacağını öğrenmeden önce, Vertex AI ile uyumlu Google Cloud hizmetlerine bir göz atalım.

Google Cloud Hizmetleri Neleri Senkronize Çalışır Vertex AI ile?

Vertex AI asla yalnız çalışmaz - diğer Google Cloud hizmetleriyle senkronize olarak ML yaşam döngünüzü hızlandırır ve verimliliğinizi artırır. Ancak Google Cloud hizmetleri nelerdir?

Temelde, veri analizi, bulut depolama, ağ, sunucusuz hesaplama, web geliştirme araçları vb. gibi bir bulut bilişim hizmetleri setidir. Tüm bu çözümler, etkili ML iş akışları oluşturmak için Vertex AI ile senkronize çalışır.

Örneğin, Google'ın bulut depolama hizmetinde tüm ham verilerinizi saklayabilir ve Vertex daha sonra modelleri eğitmek için erişebilir. BigQuery, Vertex AI'ın içindeki eğitim için kullandığı büyük veri setlerini saklayan benzer bir araçtır.

Gördüğünüz gibi, her şey Vertex AI ile bağlantılıdır ve size en iyi AI çözümlerini oluşturmanıza ve dağıtmanıza yardımcı olur.

Tartışılacak tek bir konu kaldı: Gerçekte Vertex AI'yi nasıl kullanarak inşa etmeye başlayacağınız.

Vertex AI ve Makine Öğrenimi (ML) İş Akışı Nasıl Kullanılır

Vertex AI'ı ML akışlarınızı basitleştirmek için kullanmayı merak ediyorsunuz - harika! Size adım adım ne kadar kolay olduğunu gösterelim:

1. Veri hazırlığı

İlk olarak, veri kümenizi çıkartma ve temizleme işlemiyle başlayın.

Bunu yaptıktan sonra, veri kümelerinin ana karakteristiklerini özetleyen bir teknik olan keşifsel veri analizi (EDA) işlemini yapmanız gerekir. Neden? ML modeli tarafından beklenen veriyi anlamak için. Vertex AI Workbench'i kullanarak verilerinizi görselleştirin ve erişin. 

Sıradaki ne? Model eğitimi için veri dönüşümleri ve özellik mühendisliği uygulayın, ayrıca veriyi eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırın.

2. Model eğitimi

Şimdi eğlenceli kısım başlıyor. İşte burada, veri bilimcileri, geliştiriciler ve diğer kişiler iş gereksinimlerine uygun bir eğitim yöntemi seçebilirler. ML modellerinizi çeşitli şekillerde eğitebilirsiniz:

• Otomatik ML genel bakışı kullanarak, kod yazmadan modellerinizi eğitir. Resim, metin ve tablo verilerini destekler.
• Sevdiğiniz ML çerçevesini kullanarak, kendi kodunuzu yazarak modellerinizi eğitirsiniz.
• Vertex AI Deneyleri'ni kullanarak, modellerinizi çeşitli ML teknikleriyle test eder ve hangisinin en iyi performansı gösterdiğini görürsünüz. 
• Vertex AI Vizier veya özel ayar işlerini kullanarak, karmaşık özel ML modellerini eğitmek için hiperparametre ayarına odaklanır. 

3. Model değerlendirmesi ve iterasyonu

Üçüncü adım, modelinizin performansını değerlendirmenizi ve sonuçlara göre ayarlamalar yapmanızı gerektirir. Bu, modeli dağıtmadan önce sorunları etkin bir şekilde bulmanıza ve çözmenize yardımcı olur.

Hassasiyet ve hatırlatma gibi ölçütlere dayanarak, modellerinizin performansını karşılaştırabilir ve ölçebilir ve hangisinin genel olarak en iyi performansı sergilediğini görebilirsiniz. 

4. Model sunma

Modelinizin performansını dikkatlice değerlendirdikten ve onayladıktan sonra, onu dağıtmanın zamanı geldi. 

Yine, bunu yapmanın çeşitli yöntemleri vardır: 

• Önceden yapılandırılmış veya özel konteynerler kullanarak 
• BigQuery ML kullanarak
• TensorFlow çalışma süresini kullanarak 
• Vertex AI Özellik Mağazasını kullanarak  
• Vertex AI Açıklanabilir Yapay Zeka kullanarak 

5. Model izleme

Henüz bitmediniz, çünkü her zaman iyileşmek için yer vardır. Herhangi bir model dağıtım sürecindeki son adım, performansını izlemektir. Vertex AI Model İzleme ile modellerinizi gözlemleyebilir ve veriler eğitimlerinden çok uzaklaştığında performanslarını geliştirebilirsiniz. Ayrıca, Vertex AI'nın size yanlış gittiğinde bildirimler ve uyarılar sağladığından, standartlara uygun performans sergilemesi için modelinizi tekrar eğitebilirsiniz. 

Bu hızlı ve basit rehber ile Vertex AI'ı denemeye hazırsınız.

Size Kalıyor

Vertex AI ile ML iş akışlarını yönetmek ve verimliliklerini, doğruluklarını ve tutarlılıklarını sağlamak kolaydır. Artık "Vertex AI Nedir?" sorusunun cevabını bildiğinize göre, iş süreçlerinizi hızlandırmak için bir adım daha yakınsınız.

Ancak üretkenlik seviyelerine ulaşmak için Guru'ya ihtiyacınız var.

Tüm uygulamalarınızı ve dokümanlarınızı tek bir yerde birleştiren bir bilgi yönetim aracıdır. Guru ile tüm uygulamalarınız arasında arama yapabilir ve tüm sorgulara anında yanıtlar alabilirsiniz, bağlam değiştirmeden.

Guru'nun gücünü bugün kaydolarak görün bugün.