Er zijn zoveel kunstmatige intelligentie (AI) tools beschikbaar, dat het moeilijk is om uit te maken welke je echt nodig hebt. We kunnen deze beslissing vergemakkelijken door je voor te stellen aan Vertex AI, Google’s eigen cloudgebaseerde AI-platform. 

De recente groei van AI-modellen en technologische vooruitgang verandert de manier waarop veel bedrijven opereren; het enige probleem is dat er te veel oplossingen zijn om uit te kiezen. Maar wij kunnen helpen. 

Om het makkelijker te maken om machine learning (ML) modellen te bouwen, heeft Google Vertex AI gemaakt, een platform dat al Google’s clouddiensten in één entiteit beschikbaar maakt.

Maar wat is Vertex AI in essentie? Is het je aandacht waard of is het gewoon een flop? Ontdek het antwoord in deze gids, terwijl we onderzoeken waarom Vertex AI zo belangrijk is voor bedrijven en nog veel meer.

Blijf op de hoogte!

Wat is Vertex AI?

Vertex AI is een gecentraliseerd platform dat is gemaakt door Google Cloud en dat is ontworpen om ML-modellen en AI-toepassingen te trainen en op te schalen. Bovendien kun je grote taalmodellen (LLMs) aanpassen voor gebruik in je AI-toepassingen. 

Met functies zoals aangepaste modeltraining, AutoML en andere geavanceerde mogelijkheden kun je de productiviteit en schaalbaarheid enorm verhogen. 

Bovendien biedt Vertex AI al Google’s cloudservices in één tool, waarmee je je data, het implementeren van modellen en meer kunt beheren. Kortom, Vertex AI is hier om je ML-werklast te stroomlijnen en de levenscyclus van je dataset te vereenvoudigen. 

Het is een oplossing die ideaal is voor alle ontwikkelaars en ML-engineers, vooral omdat het zo gebruiksvriendelijk is. 

Maar waarom is deze tool zo belangrijk voor bedrijven? 

Waarom is Vertex AI belangrijk?

De generatieve AI-markt groeit voortdurend. Bijvoorbeeld, het aantal actieve gen AI-projecten op Vertex AI is meer dan 7x gegroeid; maar wat maakt Vertex zo belangrijk?

Laten we kijken wat het doet: 

• Gestroomlijnde ontwikkeling: Deze AI-oplossing automatiseert het hele ontwikkelingsproces. Dus, iedereen — ongeacht hun ervaring met dergelijke tools — kan hoogwaardige modellen implementeren. 
• Hogere snelheid: Als je het modelontwikkelingsproces automatiseert, train je en implementeer je je chatbots sneller. Als gevolg hiervan is het gemakkelijker en sneller om AI-apps te maken. 
• Consistentie: AIs zijn goed in één ding: consistentie handhaven in het hele proces. Naast het hebben van dezelfde kwaliteit output, minimaliseer je ook fouten.
• Schaalbaarheid: Je kunt alle soorten AI-apps met Vertex ontwerpen, van kleinschalige toepassingen tot oplossingen op ondernemingsniveau. Ongeacht de schaal van je organisatie, kan het aan elke behoefte voldoen. 

Zoals je kunt zien, biedt Vertex AI duidelijk veel voordelen, maar wat zijn de AI-functies die het zo geweldig maken? 

Ontdek het antwoord in de volgende sectie. 

Wat zijn de belangrijkste functies van Google Cloud Vertex AI?

Om te begrijpen wat deze Google Cloud-platform zo goed maakt in het implementeren en bouwen van AI-modellen, laten we naar de functies kijken: 

• AutoML: Deze functionaliteit is voor ontwikkelaars die niet veel ervaring hebben met ML, maar hun eigen aangepaste ML-modellen willen bouwen. Het werkt voor verschillende Google-apps, waaronder Vertex AI, AutoML Tabular en AutoML Image. 
• Vertex AI-pijplijnen: Met deze handige functie kun je volledige ML-workflows automatiseren, monitoren en creëren die je efficiëntie vergroten en je behoeden voor repetitieve taken. 
• Voorgetrainde API's: Met Vertex AI is het eenvoudig om video's, vertaling en natuurlijke taalverwerking te integreren. Als gevolg hiervan voldoen de geïmplementeerde modellen aan de zakelijke vereisten, zelfs als de ingenieurs en ontwikkelaars geen eerdere kennis hebben. 
• Data- en AI-integratie: Vertex AI werkt goed samen met vele tools, zoals BigQuery ML, Dataproc of Dataflow. Dus, je kunt gegevens bouwen of exporteren vanuit BigQuery rechtstreeks via de Vertex AI Workbench. Bovendien integreert het met open-source frameworks zoals PyTorch en SensorFlow. 
• Modelversiebeheer en monitoring: Verlies je de draad met je versies? Met Vertex AI zal dat nooit meer gebeuren, want het houdt eenvoudig de versies van het model bij. Bovendien monitort Vertex AI hun prestaties met behulp van nuttige evaluatiestatistieken, zodat je proactief problemen kunt identificeren. 

Dus, Vertex AI heeft veel gebruikersmogelijkheden; het enige probleem is, waar ga je ze voor gebruiken?

Dat is een vraag die we in de volgende sectie zullen proberen te beantwoorden. 

Waarvoor wordt Vertex AI gebruikt? 

Gewoonlijk gebruiken mensen kunstmatige intelligentietools in een breed scala aan gebieden, met als meest populaire in klantenservice (56%) en fraudebeheer (51%). Maar het heeft veel andere toepassingen, zoals productaanbevelingen, inhoudsproductie en anderen. 

Volgend deze logica, is Vertex AI goed in iets? Zeker; hier zijn de meest gebruikelijke toepassingen: 

• Verbeterde forecasting: Gebruik Vertex AI om de nauwkeurigheid van je realtime voorspellingen te verbeteren, aangezien dit hulpmiddel metadata gemakkelijk en snel kan analyseren en interpreteren. 
• Gestroomlijnde monitoring: Vertex AI monitort de prestaties van het model, van de geboorte tot het eindproduct, zodat je het proces kunt stroomlijnen en betere resultaten kunt krijgen. 
• Gedeelde ML-functies: Via de Vertex AI Feature Store kun je de ML-functies beheren en hergebruiken die je nodig hebt. Wat meer is, je hebt geen diepgaande ML-kennis nodig om ze te gebruiken. 
• Verbeterd ontwikkelingsproces: Met Vertex AI is het eenvoudig om ML-workflows te stroomlijnen, configureren en automatiseren zodat je het ontwikkelingsproces kunt versnellen. 

Zoals je kunt zien, heeft Vertex AI meerdere toepassingen die het een perfecte aanvulling op je bedrijf maken.

Voordat we leren hoe het te gebruiken, laten we eens kijken naar de Google Cloud-diensten die goed samengaan met Vertex AI. 

Welke Google Cloud-diensten werken in overeenstemming met Vertex AI?

Vertex AI werkt nooit alleen — het staat in overeenstemming met andere Google Cloud-diensten die helpen je ML-cyclus te stroomlijnen en je efficiëntie te verbeteren. Maar wat zijn Google Cloud-diensten?

In wezen is het een toolkit van cloudcomputingdiensten, zoals data-analyse, cloudopslag, netwerken, serverless computing, webontwikkelingtools, enz. Al deze oplossingen werken in overeenstemming met Vertex AI om efficiënte ML-workflows te creëren.

Bijvoorbeeld, in Google’s cloudopslag kun je al je ruwe data opslaan die Vertex later kan bereiken om modellen te trainen. BigQuery is een vergelijkbaar hulpmiddel dat grote datasets opslaat die Vertex AI gebruikt voor in-suite training. 

Zoals je kunt zien, is alles verbonden met Vertex AI om je te helpen de beste AI-oplossingen te creëren en implementeren. 

Er is nog één ding te bespreken: hoe gebruik je Vertex AI om te beginnen met bouwen. 

Hoe Vertex AI en Machine Learning (ML) Workflow te gebruiken

Je bent nieuwsgierig naar het gebruik van Vertex AI om je ML-workflows te stroomlijnen — dat is geweldig! Laten we je stap voor stap laten zien hoe gemakkelijk het is: 

1. Data voorbereiding

Begin eerst met het extraheren en schoonmaken van je dataset. 

Nadat je dit hebt gedaan, moet je een exploratory data analysis (EDA) uitvoeren — een techniek die de belangrijkste kenmerken van datasets samenvat. Waarom? Om de data te begrijpen die het ML-model verwacht. Visualiseer en krijg toegang tot je data met de Vertex AI Workbench. 

Wat komt erna? Toepassen van datatransformaties en functie-engineering op het model, evenals het scheiden van de data in trainings-, validatie- en testsets. 

2. Modeltraining

Nu komt het leuke deel. Hier kunnen datawetenschappers, ontwikkelaars en andere mensen een trainingsmethode kiezen die past bij hun bedrijfsbehoeften. Je kunt je ML-modellen op verschillende manieren trainen: 

• Gebruik AutoML-overzicht, wat je modellen traint zonder code te schrijven. Het ondersteunt beeld-, tekst- en tabelgegevens.
• Gebruik je favoriete ML-framework, wat betekent dat je je eigen code schrijft en je modellen zelf traint.
• Gebruik Vertex AI-experimenten, die je modellen testen met behulp van verschillende ML-technieken en zien welke het beste presteert. 
• Gebruik Vertex AI Vizier of aangepaste tuningjobs, die zich richten op hyperparameterafstemming om complexe aangepaste ML-modellen te trainen. 

3. Modelevaluatie en iteratie

De derde stap vereist dat je de prestaties van je model evalueert en aanpassingen maakt op basis van de resultaten. Dit helpt je om actief problemen te vinden en op te lossen voordat je het model implementeert.

Aan de hand van statistieken zoals precisie en recall kun je de prestaties van je modellen vergelijken en meten, en zien welke het beste overal presteert. 

4. Modelimplementatie

Na het zorgvuldig evalueren en goedkeuren van je modelprestaties, is het tijd om het te implementeren. 

Je hebt opnieuw verschillende methoden om dit te doen: 

• Gebruik ingebouwde of aangepaste containers 
• Gebruik BigQuery ML
• Gebruik TensorFlow-runtime 
• Gebruik Vertex AI Feature Store  
• Gebruik Vertex Explainable AI 

5. Modelmonitoring

Je bent nog niet klaar, want er is altijd ruimte voor verbetering. De laatste stap in het implementeren van een model is het monitoren van de prestaties. Met Vertex AI Model Monitoring kun je je modellen in de gaten houden en hun prestaties verbeteren als de data te veel afwijkt van hun training. Bovendien heeft Vertex AI meldingen en notificaties die je laten weten wanneer er iets mis is, zodat je je model opnieuw kunt trainen om aan de normen te voldoen. 

Met deze snelle en eenvoudige tutorial ben je klaar om het uit te proberen met Vertex AI.

Aan jou

Met Vertex AI is het eenvoudig om ML-workflows te beheren en te zorgen voor hun efficiëntie, nauwkeurigheid en consistentie. Nu je het antwoord weet op: “Wat is Vertex AI?” ben je een stap dichterbij het stroomlijnen van je bedrijfsprocessen.

Maar om nieuwe niveaus van productiviteit te bereiken, heb je Guru nodig.

Het is een kennisbeheertool die al je apps en documenten op één plek verbindt. Met Guru kun je door al je applicaties zoeken en direct antwoorden krijgen op al je vragen, zonder van context te wisselen.

Zie de kracht van Guru door vandaag nog aan te melden.