Mudeli loomiseks Google Cloud Machine Learning Engine'is peate järgima struktureeritud töövoogu, mis hõlmab erinevaid komponente. Need komponendid hõlmavad teie andmete ettevalmistamist, mudeli määratlemist ja selle koolitamist. Uurime iga sammu üksikasjalikumalt.
1. Andmete ettevalmistamine:
Enne mudeli loomist on oluline oma andmed korralikult ette valmistada. See hõlmab teie andmete kogumist ja eeltöötlust, et tagada nende kvaliteet ja sobivus masinõppemudeli koolitamiseks. Andmete ettevalmistamine võib hõlmata selliseid tegevusi nagu andmete puhastamine, puuduvate väärtuste käsitlemine, funktsioonide normaliseerimine või skaleerimine ning andmete jagamine koolitus- ja hindamiskomplektideks.
2. Mudeli määratlemine:
Kui teie andmed on valmis, on järgmine samm masinõppemudeli määratlemine. Google'i pilve masinõppemootoris saate oma mudeli määratleda populaarse avatud lähtekoodiga masinõpperaamistiku TensorFlow abil. TensorFlow võimaldab ehitada ja treenida erinevat tüüpi mudeleid, nagu sügavad närvivõrgud, konvolutsioonilised närvivõrgud, korduvad närvivõrgud ja palju muud.
Mudeli määratlemisel peate määrama arhitektuuri, kihid ja parameetrid, millest teie mudel koosneb. See hõlmab kihtide arvu, aktiveerimisfunktsioonide tüübi, optimeerimisalgoritmi ja muude mudeli käitumist mõjutavate hüperparameetrite määramist. Mudeli määratlemine on ülioluline samm, mis nõuab probleemi ja teie andmete omaduste hoolikat kaalumist.
3. Modelli koolitamine:
Pärast mudeli määratlemist võite jätkata selle ettevalmistamist ettevalmistatud andmete abil. Koolitus hõlmab mudeli sisestamist sisendandmetega ja selle parameetrite iteratiivset kohandamist, et minimeerida erinevust prognoositud väljundite ja tegelike väljundite vahel. Seda protsessi nimetatakse optimeerimiseks või õppimiseks. Google Cloud Machine Learning Engine pakub hajutatud koolitustaristut, mis võimaldab teil oma mudelit tõhusalt treenida suurte andmekogumitega.
Treeningu ajal saate jälgida oma mudeli toimivust hindamismõõdikute abil, nagu täpsus, täpsus, tagasikutsumine või kadu. Neid mõõdikuid analüüsides saate hinnata, kui hästi teie mudel õpib, ja vajadusel korrigeerida. Masinõppemudeli koolitamine nõuab soovitud jõudlustaseme saavutamiseks sageli mitut iteratsiooni.
4. Mudeli juurutamine.
Kui teie mudel on koolitatud, saate selle ennustuste esitamiseks juurutada Google Cloud Machine Learning Engine'is. Juurutamine hõlmab lõpp-punkti loomist, mis suudab vastu võtta sisendandmeid ja luua ennustusi koolitatud mudeli põhjal. Juurutatud mudelile pääseb juurde RESTful API-de kaudu, mis võimaldab teil seda oma rakendustesse või süsteemidesse sujuvalt integreerida.
Mudeli juurutamisel saate määrata soovitud skaleerimiskäitumise, eksemplaride arvu ja muud juurutuskonfiguratsioonid, et tagada optimaalne jõudlus ja saadavus. Google'i pilve masinõppe mootor pakub tugevat infrastruktuuri prognooside mastaabis esitamiseks, võimaldades reaalajas või pakettjäreldusi suurte andmemahtude kohta.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning