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:
- Ko je jedro razcepljeno s podatki in je izvirnik zaseben, ali je lahko razcepljeno javno in če je tako, ne gre za kršitev zasebnosti?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju