Kako lahko usposobite model z uporabo AutoML Vision?
Za usposabljanje modela z uporabo AutoML Vision lahko sledite postopku po korakih, ki vključuje pripravo podatkov, usposabljanje modela in vrednotenje. AutoML Vision je zmogljivo orodje, ki ga zagotavlja Google Cloud in poenostavlja postopek usposabljanja modelov strojnega učenja po meri za naloge prepoznavanja slik. Izkorišča algoritme globokega učenja in avtomatizira številne zapletene naloge, vključene v usposabljanje modelov.
Prvi korak pri usposabljanju modela z uporabo AutoML Vision je zbiranje in priprava vaših podatkov o usposabljanju. Ti podatki morajo biti sestavljeni iz nabora označenih slik, ki predstavljajo različne razrede ali kategorije, za katere želite, da jih vaš model prepozna. Pomembno je zagotoviti, da so vaši podatki o usposabljanju raznoliki in reprezentativni za scenarije iz resničnega sveta, za katere pričakujete, da jih bo naletel vaš model. Bolj ko so vaši podatki o vadbi raznoliki in obsežni, bolje bo vaš model lahko posploševal in dajal natančne napovedi.
Ko imate pripravljene podatke o vadbi, lahko nadaljujete z naslednjim korakom, ki je ustvarjanje nabora podatkov v vmesniku AutoML Vision. To vključuje nalaganje vaših slik usposabljanja in zagotavljanje ustreznih oznak za vsako sliko. AutoML Vision podpira različne formate slik, vključno z JPEG in PNG. Poleg tega lahko zagotovite tudi omejevalne okvire za naloge zaznavanja objektov, kar dodatno izboljša zmogljivosti vašega modela.
Ko ustvarite nabor podatkov, lahko začnete postopek usposabljanja modela. AutoML Vision uporablja tehniko, imenovano učenje prenosa, ki vam omogoča, da izkoristite vnaprej usposobljene modele, ki so bili usposobljeni na obsežnih naborih podatkov. Ta pristop znatno zmanjša količino podatkov o usposabljanju in računalniških virov, ki so potrebni za doseganje dobrega delovanja. AutoML Vision nudi izbor vnaprej pripravljenih modelov, kot sta EfficientNet in MobileNet, med katerimi lahko izbirate glede na vaše specifične zahteve.
Med postopkom usposabljanja AutoML Vision natančno prilagodi vnaprej usposobljeni model z uporabo vaših označenih podatkov o usposabljanju. Samodejno prilagodi parametre modela in optimizira arhitekturo modela, da izboljša njegovo učinkovitost pri vaši specifični nalogi. Proces usposabljanja je običajno iterativen, z več obdobji ali ponovitvami, da se postopoma izboljša natančnost modela. AutoML Vision izvaja tudi tehnike povečevanja podatkov, kot so naključne rotacije in obračanja, da dodatno izboljša zmožnosti posploševanja modela.
Ko je usposabljanje končano, vam AutoML Vision ponudi meritve ocenjevanja za oceno učinkovitosti vašega modela. Te meritve vključujejo natančnost, priklic in oceno F1, ki merijo sposobnost modela, da pravilno razvrsti slike. Prav tako lahko vizualizirate napovedi modela na naboru validacijskih podatkov, da pridobite vpogled v njegove prednosti in slabosti. AutoML Vision vam omogoča ponavljanje vašega modela z izboljšanjem podatkov o usposabljanju, prilagajanjem hiperparametrov in ponovnim usposabljanjem modela za izboljšanje njegove učinkovitosti.
Ko ste zadovoljni z delovanjem vašega usposobljenega modela, ga lahko uporabite za napovedovanje novih, še nevidenih slik. AutoML Vision ponuja REST API, ki vam omogoča integracijo vašega modela v vaše aplikacije ali storitve. API-ju lahko pošljete slikovne podatke, ta pa bo vrnil predvidene oznake ali omejevalne okvirje na podlagi sklepanja usposobljenega modela.
Usposabljanje modela z uporabo AutoML Vision vključuje pripravo podatkov, ustvarjanje nabora podatkov, usposabljanje modela, vrednotenje in uvajanje. Če sledite temu postopku, lahko izkoristite moč AutoML Vision za usposabljanje modelov strojnega učenja po meri za naloge prepoznavanja slik, ne da bi potrebovali obsežno poznavanje algoritmov globokega učenja ali nastavitev infrastrukture.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- V kolikšni meri Kubeflow resnično poenostavlja upravljanje delovnih procesov strojnega učenja na Kubernetes, glede na dodatno kompleksnost njegove namestitve, vzdrževanja in krivulje učenja za multidisciplinarne ekipe?
- Kako lahko strokovnjak v Colabu optimizira uporabo brezplačnih grafičnih procesorjev/procesorskih procesorjev (GPU/TPU), upravlja obstojnost podatkov in odvisnosti med sejami ter zagotovi ponovljivost in sodelovanje v obsežnih projektih podatkovne znanosti?
- Kako podobnost med izvornim in ciljnim naborom podatkov, skupaj s tehnikami regularizacije in izbiro hitrosti učenja, vpliva na učinkovitost prenosnega učenja, uporabljenega prek TensorFlow Huba?
- Kakšna je razlika med pristopom ekstrakcije značilnosti in natančnim uglaševanjem pri prenosnem učenju s TensorFlow Hub in v katerih situacijah je vsak bolj priročen?
- Kaj razumete pod pojmom prenosno učenje in kako se po vašem mnenju nanaša na predhodno naučene modele, ki jih ponuja TensorFlow Hub?
- Če vaš prenosnik potrebuje ure za učenje modela, kako bi uporabili virtualni stroj z grafičnim procesorjem in JupyterLabom za pospešitev procesa in organizacijo odvisnosti, ne da bi pri tem porušili svoje okolje?
- Če že lokalno uporabljam prenosne računalnike, zakaj bi moral uporabljati JupyterLab na virtualnem stroju z grafično kartico? Kako upravljam odvisnosti (pip/conda), podatke in dovoljenja, ne da bi pri tem porušil svoje okolje?
- Ali lahko nekdo brez izkušenj s Pythonom in z osnovnimi pojmi umetne inteligence uporabi TensorFlow.js za nalaganje modela, pretvorjenega iz Kerasa, interpretacijo datoteke model.json in shardov ter zagotovi interaktivne napovedi v realnem času v brskalniku?
- Kako lahko strokovnjak za umetno inteligenco, a začetnik v programiranju, izkoristi TensorFlow.js?
- Kakšen je celoten potek dela za pripravo in učenje modela klasifikacije slik po meri z AutoML Vision, od zbiranja podatkov do uvajanja modela?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju