Vertex AI Nedir? Özellikleri ve Kullanımı

Google Cloud’un Vertex AI’ı, makine öğrenimi için gerekli tüm araçları tek bir yerde bir araya getirir. Eğitim, dağıtım ve izleme için ayrı hizmetler kullanmak yerine her şeyi tek bir arayüz üzerinden yönetilmesine izin verir. Üretim sistemleri geliştiren mühendisler, modelleri test eden veri bilimcileri ve çalışmalarını verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ekipler için tasarlanmıştır. 

İlgili İçerik: Makine Öğrenimi Nedir? Yapay Zeka ve Derin Öğrenme ile Arasındaki Fark

Vertex AI Nedir?

Google Vertex AI, veri bilimcileri ve geliştiricilerin makine öğrenimi (ML) modellerini oluşturmalarını, dağıtmalarını ve ölçeklendirmelerini sağlayan güçlü bir platformdur. Daha geniş Google Cloud ekosistemiyle sorunsuz bir şekilde entegre olacak şekilde tasarlanan Vertex AI, veri hazırlama, model eğitimi, değerlendirme ve dağıtım için birleşik bir deneyim sunar. Platform, yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve esnekliği korurken ML yaşam döngüsünü basitleştiren bir dizi araç ve özellik sunar. 

Neden Google Vertex AI’ı Kullanmalısınız?

Geliştiriciler ve veri bilimciler, Vertex AI kullanarak makine öğrenimi modellerinin kurulumunu ve bakımını hızlandırabilir. Bu prosedür, makine öğrenimi konusunda çok az deneyimi olan kişiler için modellerin geliştirilmesini ve uygulanmasını basitleştirir.

Vertex AI, önceden oluşturulmuş modeller, otomatik makine öğrenimi ve özel model oluşturma olanakları kullanarak makine öğrenimini geliştirir. Bu, farklı düzeylerde makine öğrenimi deneyimine sahip kullanıcılar için model oluşturmayı ve uygulamayı kolaylaştırır.

Vertex AI’ın Temel Özellikleri

Vertex AI’ın AI araçları arasında onu bu kadar özel kılan temel özellikleri aşağıdakileri içerir:

Birleşik AI Platformu

Vertex AI, çeşitli Google Cloud AI ve ML ürünlerini tek bir arayüz altında birleştirir. Bu birleştirme, veri kümelerini yönetmenizi, modelleri eğitmenizi ve dağıtımları tek bir yerden izlemenizi sağlayarak üretkenliği ve iş birliğini artırır.

Özel ve Önceden Eğitilmiş Modeller

Vertex AI, TensorFlow ve PyTorch gibi çerçeveler kullanılarak oluşturulan özel modellerin yanı sıra Google’ın kapsamlı model kataloğunda bulunan önceden eğitilmiş modelleri de destekler. Bu esneklik, kullanıcıların görüntü sınıflandırma ve NLP gibi yaygın görevler için önceden eğitilmiş modellerle hızlı bir şekilde başlamasına veya niş sorunlar için özel çözümler geliştirmesine olanak tanır.

Uzman olmayanlar için AutoML: Vertex AI’nın AutoML özelliği, kullanıcıların minimum kodlama deneyimi ile yüksek kaliteli modeller oluşturmasını sağlar. Etiketli verileri yüklemekle AutoML, otomatik olarak en uygun model mimarisini ve hiperparametreleri seçerek ML modelleri oluşturmanın karmaşıklığını azaltır.

Vertex Pipelines

Vertex Pipelines ile kullanıcılar ML iş akışlarını otomatikleştirebilir, izleyebilir ve yönetebilir. Bu özellik, veri alımı ve hazırlığından model eğitimi, değerlendirme ve dağıtıma kadar uçtan uca ML yaşam döngüsünü yönetmek için idealdir. Pipelines, Python kodu kullanılarak tanımlanabilir, bu da mevcut iş akışlarıyla entegrasyonu kolaylaştırır.

Vertex Feature Store

Birden fazla model ve projede özellikleri yönetmek karmaşık olabilir. Vertex Feature Store, özellikleri depolamak, paylaşmak ve yeniden kullanmak için merkezi bir depo sağlayarak bu sorunu çözer, özellik tutarlılığını sağlar ve yinelemeleri azaltır.

Vertex Experiments

Vertex Experiments, veri bilimcilerin hiperparametreler, metrikler ve artefaktlar dahil olmak üzere farklı model eğitim çalıştırmalarını izlemesine ve karşılaştırmasına olanak tanır. Bu, en iyi performans gösteren modeli belirlemeyi ve çeşitli ayarlamaların ve değişikliklerin etkisini anlamayı kolaylaştırır.

Yönetilen Not Defterleri

Vertex AI, önceden yapılandırılmış kitaplıklar ve çerçevelerle birlikte Jupyter Not Defterlerini yönetilen bir hizmet olarak sunar. Bu not defterleri, güvenli ve ölçeklenebilir bir ortamda keşifsel veri analizi, model geliştirme ve prototip oluşturma işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Model Dağıtımı ve İzleme

Bir model eğitildikten sonra, Vertex AI’ın yönetilen altyapısına dağıtılabilir. Platform, çevrimiçi tahmin (gerçek zamanlı) ve toplu tahmin seçenekleri sunar. Ayrıca, kavram kaymasını algılama gibi modelleri izlemek için araçlar sağlar ve modelin zaman içinde doğruluğunu korumasına olanak tanır.

Entegre MLOps

Vertex AI, MLOps uygulamalarını destekleyerek ekiplerin üretimde makine öğrenimi modellerinin dağıtımını ve yönetimini otomatikleştirmelerini sağlar. CI/CD iş akışlarıyla entegre olarak modellerin sürekli olarak güncellenmesini ve iyileştirilmesini kolaylaştırır.

Veri Etiketleme Hizmeti

Vertex AI, insan etiketleyicilerin verileri doğrudan platform içinde açıklama ekleyebildiği yerleşik bir veri etiketleme hizmeti sunar. Bu, denetimli öğrenme modellerini eğitmek için çok önemli olan yüksek kaliteli etiketli veri kümeleri oluşturmak için özellikle yararlıdır.

Açıklanabilir AI

ML modellerine güven oluşturmak için Vertex AI, model tahminlerini yorumlamaya yardımcı olan Açıklanabilir AI araçları içerir. Bu özellik, modelin tahminlerini hangi özelliklerin yönlendirdiğine dair içgörü sağlar ve modellerin hata ayıklamasını ve doğrulanmasını kolaylaştırır.

Vertex AI Workbench

Workbench, Jupyter Notebook benzeri etkileşimli çalışma defterlerini Google Cloud’un diğer araçlarıyla entegre ederek veri bilimi süreçlerini kolaylaştırır. İş birliği, sürüm kontrolü ve tekrarlanabilir çalışma imkanı sunar.

Güvenlik ve Uyumluluk

Bir Google Cloud ürünü olan Vertex AI, sıkı güvenlik ve uyumluluk standartlarına uyar. Rol tabanlı erişim kontrolü, veri şifreleme ve denetim günlüğü özelliklerini destekleyerek modellerin ve verilerin güvenliğini sağlar.

Vertex AI’ın Avantajları

Vertex AI, GCP hizmetleriyle entegre olarak, eğitim sırasında BigQuery tablolarını sorgulamanıza ve verileri taşımadan sonuçları Cloud Storage’da depolamanıza olanak tanır. IAM politikaları tüm hizmetlerde tutarlıdır ve erişim kontrolünü basitleştirir.

Eğitim işleri, talep ettiğiniz hesaplama gücünü kullanır ve iş bittiğinde serbest bırakır. Tahmin uç noktaları trafiğe göre ölçeklenebilir ve kısa faturalandırma artışları maliyetlerin yönetilmesine yardımcı olur.

MLOps araçları arasında yeniden eğitim için Pipelines, tutarlı özellikler için Feature Store ve sürüm takibi için Model Registry bulunur. Vertex AI ayrıca SOC 1/2/3, ISO 27001, HIPAA, PCI DSS ve FedRAMP gibi sertifikalara da sahiptir.

Sınırlamalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Fiyatlandırma karmaşık olabilir. Maliyetler arasında hesaplama, depolama, tahminler ve veri aktarımı bulunur. Örneğin, 10 GB’lık bir tablo veri kümesi, standart AutoML ile 5-20 dolar, GPU örneklerinde ise 30-60 dolar arasında bir maliyet getirebilir. TPU eğitimi, veri kümesinin boyutu ve modelin karmaşıklığına bağlı olarak saatte yaklaşık 5 dolar maliyet getirebilir.

GCP’ye aşina olmayan ekipler için öğrenme eğrisi zorlu olabilir. Cloud Storage, BigQuery, IAM ve ağ bilgisi gereklidir.

GCP ekosistemine bir miktar bağımlılık vardır. Modeller standart formatlara aktarılabilir, ancak ardışık düzenler, izleme yapılandırmaları ve Feature Store kurulumları diğer bulutlara kolayca aktarılamayabilir.

AutoML’nin esnekliği sınırlıdır. Standart görevler için en iyi şekilde çalışır, ancak özellik mühendisliği veya model mimarileri üzerinde tam kontrol sağlamaz. Daha özel görevler için özel eğitim gerekir.

Google Vertex AI Nasıl Kullanılır?

Vertex AI’ın sunduğu tüm özellikleri öğrendikten sonra, bu platformun nasıl kullanılacağını da bilmek isteyebilirsiniz.

• Google Vertex AI’ı kullanmadan önce, Google Cloud Platform’da bir hesap oluşturmanız gerekir. Tarayıcıda Google Vertex AI’yı açın. Vertex AI’yı ücretsiz deneyin seçeneğine tıklayın.
• Ülkenizi seçin ve E-posta güncellemeleri’ni tıklayın. Ardından Kabul Ediyorum ve Devam Et’i tıklayın.
• Ödeme yöntemini tıklayın ve Ücretsiz Başla’ya dokunun.

Google Cloud Platform hesabınıza giriş yaptığınızda Vertex AI arayüzünü göreceksiniz. Ardından, AI projeleriniz üzerinde çalışmak için farklı özelliklere ve araçlara erişebilirsiniz.

Vertex AI Kullanımı Zor mu?

Vertex AI’ın en iyi özelliklerinden biri, makine öğrenimi veya veri bilimi konusunda deneyiminiz olsun ya da olmasın, geniş bir kullanıcı kitlesi için tasarlanmış olmasıdır. Yeni başlayanlar için yeterince esnek, veri bilimcileri için yeterince güçlü ve kod yazmaya gerek kalmadan içgörüler elde etmek isteyen iş ekipleri için kullanışlıdır.

Yeni Başlayanlar İçin (Kodlama Gerekmez)

Daha önce hiç makine öğrenimi modeli oluşturmamış olsanız bile, AutoML’yi kullanarak Vertex AI’a başlayabilirsiniz. Tek yapmanız gereken verilerinizi (örneğin bir elektronik tablo veya müşteri listesi) yüklemek olmalıdır. Vertex AI sizin için otomatik olarak bir model oluşturur ve eğitir. Doğru algoritmayı seçer, performansı için ayarlar ve size net sonuçlar sunar. 

Örneğin, küçük bir e-ticaret şirketi, geçmiş satış verilerini yüklerse, AutoML’yi kullanarak gelecek ay en çok satılan ürünlerin hangileri olacağını tahmin eder. Kodlama gerekmez.

Veri Bilimcileri ve Makine Öğrenimi Mühendisleri için

Daha deneyimliyseniz, Vertex AI size özel modeller oluşturmanıza olanak tanıyan gelişmiş araçlar sunar. Model mimarisi, hiperparametre ayarlama, eğitim ortamları ve sürüm oluşturma üzerinde tam kontrol sahibi olursunuz. Ayrıca, platform içinde doğrudan deneyler yapabilir ve sonuçları takip edebilirsiniz.

Örneğin, bir bankanın veri bilimi ekibi, hassas işlem verilerini kullanarak özel bir dolandırıcılık tespit modeli oluşturur ve bu modeli doğruluk, gecikme süresi ve gerçek zamanlı performans açısından ince ayar yapar.

İş ve Analitik Ekipleri için

Vertex AI’dan yararlanmak için teknik bilgiye sahip olmanız gerekmez. AI modellerinden elde edilen tahminler doğrudan iş panolarına veya uygulamalara entegre edilebilir. Bu sayede pazarlama, satış ve operasyon ekipleri kod yazmadan AI destekli kararlar alabilir.

Örneğin, bir pazarlama müdürü, Vertex AI modelini (Looker aracılığıyla bağlanmıştır) kullanarak hangi müşterilerin ayrılma olasılığının en yüksek olduğunu belirler ve ardından onları elde tutmak için hedefli teklifler oluşturur.

Diğer Araçlarla Entegrasyon: AI’ı İş Akışınıza Bağlayın

Vertex AI, birçok Google Cloud aracıyla uyumlu çalışarak AI’ı mevcut süreçlerinize kolayca dahil etmenizi sağlar. Halihazırda kullanıyor olabileceğiniz araçlara nasıl bağlandığını aşağıda görebilirsiniz:

BigQuery

Modellerinizi eğitmek için BigQuery’de depolanan büyük veri kümelerini kullanın. Verileri manuel olarak dışa aktarmanıza veya yeniden biçimlendirmenize gerek yoktur.

Örnek: Bir perakendeci, milyonlarca müşterinin satın alma geçmişini depolamak için BigQuery’yi kullanır. Birkaç tıklama ile bu veriler, alışveriş eğilimlerini tahmin eden bir Vertex AI modelini eğitmek için kullanılır.

Cloud Storage

Görüntüleri, belgeleri ve CSV dosyalarını Cloud Storage’da depolayın ve düzenleyin, ardından bunları eğitim ve tahmin görevleri için Vertex AI’ya aktarın.

Örnek: Bir sağlık kuruluşu, binlerce tıbbi görüntüyü Cloud Storage’da depolar ve Vertex AI’yı kullanarak hastalığın erken belirtilerini tespit eden bir model eğitir.

Looker ve Data Studio

Modeliniz eğitildikten sonra, tahminlerini Looker veya Data Studio’da oluşturulan gösterge panellerine gönderebilirsiniz. Bu, kodları incelemeden ekipler arasında içgörüleri paylaşmayı kolaylaştırır.

Örnek: Bir satış ekibi, Looker Studio’da hangi potansiyel müşterilerin dönüşüm olasılığının en yüksek olduğunu gösteren gerçek zamanlı bir gösterge panelini izler.

Vertex AI Kullanım Örnekleri

Makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) yetenekleri, büyük miktarda bilgiyi incelemek, içgörüler elde etmek ve prosedürleri otomatikleştirmek için çeşitli iş alanlarında vazgeçilmez kaynaklar haline gelmiştir.

Aşağıda bu kullanım örneklerinden en önemli olanları bulabilirsiniz:

Perakende ve E-ticaret

Perakendeciler, Vertex AI’ı müşteri deneyimini iyileştiren öneri motorları oluşturmak için kullanabilir. Müşteri davranışlarını, satın alma geçmişini ve tercihlerini analiz ederek, işletmeler kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilir, böylece satışları ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

Sağlık hizmetleri

Sağlık hizmetlerinde Vertex AI, tıbbi görüntüleri veya hasta verilerini analiz eden teşhis modelleri oluşturmak için kullanılabilir. Örneğin, X-ışınları veya MRG’lerdeki anormallikleri tespit etmek için eğitilmiş modeller, radyologların hastalıkları daha doğru bir şekilde teşhis etmesine yardımcı olabilir.

Finansal Hizmetler

Finansal kurumlar, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi için Vertex AI’dan yararlanabilir. İşlem modellerini analiz eden ve olağandışı davranışları tespit eden modeller oluşturarak, bankalar dolandırıcılık ve finansal kayıp riskini azaltabilir.

Üretim

Üreticiler, Vertex AI’ı kullanarak öngörücü bakım uygulayabilir. IoT cihazları ve sensörlerinden gelen verileri analiz ederek, ekipman arızalarını önceden tahmin edebilir ve proaktif olarak bakım planlaması yapabilir, böylece arıza süresini en aza indirip operasyonel maliyetleri azaltabilir.

Doğal Dil İşleme

Vertex AI, metin sınıflandırma, duygu analizi ve varlık tanıma gibi NLP görevlerini destekler. Şirketler bu modelleri, müşteri yorumlarını analiz etmek, belgelerden içgörüler elde etmek veya sohbet robotları aracılığıyla müşteri desteğini otomatikleştirmek için kullanabilir.

Tedarik Zinciri Optimizasyonu

Şirketler, Vertex AI’ı kullanarak talebi tahmin etmek, envanter seviyelerini yönetmek ve en verimli lojistik rotaları belirlemek suretiyle tedarik zincirlerini optimize edebilir. Bu, maliyet tasarrufu ve müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesine yol açabilir.

Görüntü ve Video Analizi

Vertex AI’ın bilgisayar görme modellerine verdiği destek, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve yüz tanıma gibi kullanım örneklerini mümkün kılar. Uygulamalar arasında güvenlik izleme, üretimde otomatik kalite kontrolü ve içerik denetimi yer alır.

Kişiselleştirme

Vertex AI, önerilerin ötesinde, müşterileri davranış ve tercihlerine göre segmentlere ayırarak, reklamları optimize ederek ve özel mesajlar oluşturarak işletmelerin pazarlama stratejilerini kişiselleştirmelerine yardımcı olabilir.

Enerji Sektörü

Enerji sektörü, Vertex AI’yı elektrik talebi tahminleri ve şebeke operasyonlarının optimizasyonu için kullanabilir. Bu, dengeli bir arz ve talep sağlar, enerji israfını azaltır ve verimliliği artırır.

Oyun

Oyun şirketleri, oyuncu davranış analizi, eşleştirme algoritmaları ve oyun içi öneriler için Vertex AI’yı kullanabilir. Bu modeller, oyuncu katılımını ve sadakatini artırabilir.

Akıllı Şehirler

Vertex AI, akıllı şehirlerde trafik yönetimi, güvenlik izleme ve kaynak tahsisi için kullanılabilir. Şehir planlamacıları, çeşitli sensörlerden ve kameralardan gelen verileri analiz ederek altyapı kullanımını optimize edebilir ve kamu hizmetlerini iyileştirebilir.

Sonuç olarak, Vertex AI, tek başına çalışan geliştiricilerden kurumsal ekiplere kadar herkes için makine öğrenimini basitleştirir. Otomasyon, esneklik ve Google düzeyinde altyapıyı bir araya getiren bu platform, teknik karmaşıklıkta kaybolmadan güçlü yapay zeka uygulamaları oluşturmak için mükemmel bir seçenektir.

Tahminler, otomasyon veya içgörüler için yapay zekayı işinize entegre etmenin yollarını arıyorsanız, Vertex AI akıllı ve ölçeklenebilir bir başlangıç noktası sunar.

En Çok Sorulan Sorular

Google’daki Vertex AI nedir?

Vertex AI, Google Cloud tarafından sağlanan yönetilen bir makine öğrenimi platformudur.

Google Vertex AI ücretsiz mi?

Vertex AI fiyatlandırması, kullanıcıların tükettikleri kaynaklar için ücretlendirildikleri kullandıkça öde modeline dayanmaktadır.

GCP ve Vertex AI arasındaki fark nedir?

Google Cloud’un Vertex AI makine öğrenimi platformu, makine öğrenimi modellerini oluşturmanıza, dağıtmanıza ve yönetmenize olanak tanır. Öte yandan, Google, Google Cloud Platform (GCP) içinde bir dizi bulut bilişim hizmeti sunar. 

Vertex AI iyi mi?

Vertex AI, Google Cloud tarafından sağlanan yönetilen bir makine öğrenimi platformudur. Ayrıca, hazır programları kullanmanıza ve projelerde başkalarıyla birlikte çalışmanıza olanak tanır. Bu araç, işletmelerin AI teknolojisinin avantajlarından daha kolay yararlanmasını sağlar.