Lai izveidotu modeli Google Cloud Machine Learning Engine, jums ir jāievēro strukturēta darbplūsma, kas ietver dažādus komponentus. Šie komponenti ietver datu sagatavošanu, modeļa definēšanu un apmācību. Izpētīsim katru soli sīkāk.
1. Datu sagatavošana:
Pirms modeļa izveides ir ļoti svarīgi atbilstoši sagatavot savus datus. Tas ietver jūsu datu apkopošanu un priekšapstrādi, lai nodrošinātu to kvalitāti un piemērotību mašīnmācīšanās modeļa apmācībai. Datu sagatavošana var ietvert tādas darbības kā datu tīrīšana, trūkstošo vērtību apstrāde, funkciju normalizēšana vai mērogošana un datu sadalīšana apmācības un novērtēšanas kopās.
2. Modeļa definēšana:
Kad dati ir sagatavoti, nākamais solis ir definēt mašīnmācīšanās modeli. Google Cloud Machine Learning Engine varat definēt savu modeli, izmantojot TensorFlow — populāru atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās sistēmu. TensorFlow ļauj veidot un apmācīt dažāda veida modeļus, piemēram, dziļos neironu tīklus, konvolucionālos neironu tīklus, atkārtotus neironu tīklus un citus.
Definējot modeli, ir jānorāda arhitektūra, slāņi un parametri, kas veido modeli. Tas ietver slāņu skaita, aktivizācijas funkciju veida, optimizācijas algoritma un citu hiperparametru noteikšanu, kas ietekmē modeļa darbību. Modeļa noteikšana ir būtisks solis, kurā rūpīgi jāapsver aktuālā problēma un jūsu datu īpašības.
3. Modeļa apmācība:
Pēc modeļa definēšanas varat turpināt tā apmācību, izmantojot sagatavotos datus. Apmācība ietver modeļa ievadīšanu ar ievaddatiem un tā parametru iteratīvu pielāgošanu, lai samazinātu atšķirību starp prognozētajiem rezultātiem un faktiskajiem rezultātiem. Šis process ir pazīstams kā optimizācija vai mācīšanās. Google Cloud Machine Learning Engine nodrošina izkliedētu apmācības infrastruktūru, kas ļauj efektīvi apmācīt modeli lielās datu kopās.
Apmācības laikā varat pārraudzīt sava modeļa veiktspēju, izmantojot tādus novērtēšanas rādītājus kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana vai zudums. Analizējot šos rādītājus, varat novērtēt, cik labi jūsu modelis mācās, un vajadzības gadījumā veikt korekcijas. Mašīnmācīšanās modeļa apmācībai bieži ir nepieciešamas vairākas iterācijas, lai sasniegtu vēlamo veiktspējas līmeni.
4. Modeļa izvietošana:
Kad jūsu modelis ir apmācīts, varat to izvietot Google Cloud Machine Learning Engine, lai sniegtu prognozes. Izvietošana ietver galapunkta izveidi, kas var saņemt ievades datus un ģenerēt prognozes, pamatojoties uz apmācīto modeli. Izvietotajam modelim var piekļūt, izmantojot RESTful API, ļaujot to nemanāmi integrēt lietojumprogrammās vai sistēmās.
Izvietojot modeli, varat norādīt vēlamo mērogošanas darbību, gadījumu skaitu un citas izvietošanas konfigurācijas, lai nodrošinātu optimālu veiktspēju un pieejamību. Google Cloud Machine Learning Engine nodrošina stabilu infrastruktūru prognožu sniegšanai plašā mērogā, ļaujot reāllaikā vai pakešu secināt par lielu datu apjomu.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning