Ak chcete vytvoriť model v nástroji Google Cloud Machine Learning Engine, musíte postupovať podľa štruktúrovaného pracovného postupu, ktorý zahŕňa rôzne komponenty. Tieto komponenty zahŕňajú prípravu vašich údajov, definovanie vášho modelu a jeho školenie. Preskúmajme každý krok podrobnejšie.
1. Príprava údajov:
Pred vytvorením modelu je dôležité správne pripraviť údaje. To zahŕňa zhromažďovanie a predbežné spracovanie vašich údajov, aby sa zabezpečila ich kvalita a vhodnosť na trénovanie modelu strojového učenia. Príprava údajov môže zahŕňať činnosti, ako je čistenie údajov, spracovanie chýbajúcich hodnôt, normalizácia alebo škálovanie funkcií a rozdelenie údajov do tréningových a vyhodnocovacích sád.
2. Definovanie modelu:
Keď sú vaše údaje pripravené, ďalším krokom je definovanie modelu strojového učenia. V nástroji Google Cloud Machine Learning Engine môžete definovať svoj model pomocou TensorFlow, populárneho rámca strojového učenia s otvoreným zdrojom. TensorFlow vám umožňuje zostavovať a trénovať rôzne typy modelov, ako sú hlboké neurónové siete, konvolučné neurónové siete, rekurentné neurónové siete a ďalšie.
Pri definovaní modelu musíte určiť architektúru, vrstvy a parametre, ktoré tvoria váš model. To zahŕňa určenie počtu vrstiev, typu aktivačných funkcií, optimalizačného algoritmu a akýchkoľvek ďalších hyperparametrov, ktoré ovplyvňujú správanie modelu. Definovanie modelu je kľúčovým krokom, ktorý si vyžaduje starostlivé zváženie daného problému a vlastností vašich údajov.
3. Školenie modelu:
Po definovaní vášho modelu môžete pristúpiť k jeho trénovaniu pomocou pripravených údajov. Tréning zahŕňa zásobovanie modelu vstupnými údajmi a iteračnú úpravu jeho parametrov, aby sa minimalizoval rozdiel medzi predpovedanými výstupmi a skutočnými výstupmi. Tento proces je známy ako optimalizácia alebo učenie. Google Cloud Machine Learning Engine poskytuje distribuovanú školiacu infraštruktúru, ktorá vám umožňuje efektívne trénovať váš model na veľkých množinách údajov.
Počas tréningu môžete monitorovať výkon svojho modelu pomocou hodnotiacich metrík, ako je presnosť, presnosť, zapamätanie alebo strata. Analýzou týchto metrík môžete posúdiť, ako dobre sa váš model učí, a v prípade potreby vykonať úpravy. Trénovanie modelu strojového učenia si často vyžaduje viacero iterácií, aby sa dosiahla požadovaná úroveň výkonu.
4. Nasadenie modelu:
Keď je váš model natrénovaný, môžete ho nasadiť do nástroja Google Cloud Machine Learning Engine na poskytovanie predpovedí. Nasadenie zahŕňa vytvorenie koncového bodu, ktorý môže prijímať vstupné údaje a generovať predpovede na základe trénovaného modelu. K nasadenému modelu je možné pristupovať cez RESTful API, čo vám umožňuje bezproblémovú integráciu do vašich aplikácií alebo systémov.
Pri nasadzovaní modelu môžete zadať požadované správanie pri škálovaní, počet inštancií a ďalšie konfigurácie nasadenia, aby ste zabezpečili optimálny výkon a dostupnosť. Google Cloud Machine Learning Engine poskytuje robustnú infraštruktúru na poskytovanie predpovedí vo veľkom meradle, čo umožňuje v reálnom čase alebo hromadne odvodzovať veľké objemy údajov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning