Če želite zgraditi model v Googlovem mehanizmu za strojno učenje v oblaku, morate slediti strukturiranemu delovnemu toku, ki vključuje različne komponente. Te komponente vključujejo pripravo vaših podatkov, definiranje vašega modela in njegovo usposabljanje. Raziščimo vsak korak podrobneje.
1. Priprava podatkov:
Pred izdelavo modela je ključnega pomena, da podatke ustrezno pripravite. To vključuje zbiranje in predhodno obdelavo vaših podatkov, da se zagotovi njihova kakovost in primernost za usposabljanje modela strojnega učenja. Priprava podatkov lahko vključuje dejavnosti, kot so čiščenje podatkov, obravnavanje manjkajočih vrednosti, funkcije normalizacije ali skaliranja in razdelitev podatkov v nize za usposabljanje in vrednotenje.
2. Definiranje modela:
Ko so vaši podatki pripravljeni, je naslednji korak definiranje vašega modela strojnega učenja. V Googlovem mehanizmu za strojno učenje v oblaku lahko definirate svoj model z uporabo TensorFlow, priljubljenega odprtokodnega okvira za strojno učenje. TensorFlow vam omogoča gradnjo in usposabljanje različnih vrst modelov, kot so globoke nevronske mreže, konvolucijske nevronske mreže, ponavljajoče se nevronske mreže in več.
Ko definirate svoj model, morate določiti arhitekturo, plasti in parametre, ki sestavljajo vaš model. To vključuje določanje števila plasti, vrste aktivacijskih funkcij, optimizacijskega algoritma in vseh drugih hiperparametrov, ki vplivajo na obnašanje modela. Opredelitev modela je ključni korak, ki zahteva natančno preučitev obravnavane težave in značilnosti vaših podatkov.
3. Usposabljanje modela:
Ko definirate svoj model, lahko nadaljujete z njegovim usposabljanjem z uporabo pripravljenih podatkov. Usposabljanje vključuje dovajanje vhodnih podatkov v model in iterativno prilagajanje njegovih parametrov, da se čim bolj zmanjša razlika med predvidenimi izhodi in dejanskimi izhodi. Ta proces je znan kot optimizacija ali učenje. Google Cloud Machine Learning Engine zagotavlja porazdeljeno infrastrukturo za usposabljanje, ki vam omogoča učinkovito usposabljanje vašega modela na velikih naborih podatkov.
Med usposabljanjem lahko spremljate delovanje svojega modela z metrikami vrednotenja, kot so točnost, natančnost, priklic ali izguba. Z analizo teh meritev lahko ocenite, kako dobro se vaš model uči, in po potrebi izvedete prilagoditve. Usposabljanje modela strojnega učenja pogosto zahteva več iteracij, da se doseže želena raven zmogljivosti.
4. Namestitev modela:
Ko je vaš model usposobljen, ga lahko uvedete v Google Cloud Machine Learning Engine za serviranje napovedi. Razmestitev vključuje ustvarjanje končne točke, ki lahko sprejema vhodne podatke in ustvarja napovedi na podlagi usposobljenega modela. Do razporejenega modela je mogoče dostopati prek API-jev RESTful, kar vam omogoča nemoteno integracijo v vaše aplikacije ali sisteme.
Pri uvajanju modela lahko podate želeno vedenje skaliranja, število primerkov in druge konfiguracije uvajanja, da zagotovite optimalno zmogljivost in razpoložljivost. Google Cloud Machine Learning Engine zagotavlja robustno infrastrukturo za streženje napovedi v velikem obsegu, kar omogoča realnočasovno ali paketno sklepanje o velikih količinah podatkov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning