Lai ieviestu AI modeli, kas veic mašīnmācīšanās uzdevumus, ir jāsaprot mašīnmācībā iesaistītie pamatjēdzieni un procesi. Mašīnmācība (ML) ir mākslīgā intelekta (AI) apakškopa, kas ļauj sistēmām mācīties un uzlabot pieredzi bez īpaši programmēšanas.
Google Cloud Machine Learning nodrošina platformu un rīkus, lai efektīvi ieviestu, izstrādātu un izvietotu mašīnmācības modeļus.
AI modeļa ieviešanas process mašīnmācībai parasti ietver vairākus galvenos soļus:
1. Problēmas definīcija: pirmais solis ir skaidri definēt problēmu, ko AI sistēma risinās. Tas ietver ievades datu, vēlamās izvades un mašīnmācīšanās uzdevuma veida identificēšanu (piemēram, klasifikāciju, regresiju, klasterizāciju).
2. Datu vākšana un sagatavošana. Mašīnmācīšanās modeļiem apmācībai ir nepieciešami augstas kvalitātes dati. Datu apkopošana ietver atbilstošu datu kopu apkopošanu, datu tīrīšanu, lai novērstu kļūdas vai neatbilstības, un to priekšapstrādi, lai tie būtu piemēroti apmācībai.
3. Līdzekļu inženierija. Līdzekļu inženierija ietver ievades datu atlasi un pārveidošanu, lai izveidotu nozīmīgus līdzekļus, kas palīdz mašīnmācīšanās modelim veikt precīzas prognozes. Šī darbība prasa domēna zināšanas un radošumu, lai no datiem iegūtu atbilstošu informāciju.
4. Modeļa izvēle. Pareiza mašīnmācīšanās algoritma izvēle ir ļoti svarīga AI sistēmas panākumiem. Google Cloud Machine Learning piedāvā dažādus iepriekš izveidotus modeļus un rīkus, lai izvēlētos vispiemērotāko algoritmu, pamatojoties uz konkrēto problēmu.
5. Modeļa apmācība. Mašīnmācīšanās modeļa apmācība ietver tā ievadīšanu ar iezīmētiem datiem un tā parametru optimizēšanu, lai samazinātu prognozēšanas kļūdu. Google Cloud Machine Learning nodrošina mērogojamu infrastruktūru, lai efektīvi apmācītu lielas datu kopas.
6. Modeļa novērtējums: pēc modeļa apmācības ir svarīgi novērtēt tā veiktspēju, izmantojot validācijas datus, lai nodrošinātu, ka tas labi vispārinās ar neredzamiem datiem. Modeļa veiktspējas novērtēšanai parasti izmanto tādus rādītājus kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts.
7. Hiperparametru regulēšana. Mašīnmācīšanās modeļa hiperparametru precizēšana ir būtiska, lai optimizētu tā veiktspēju. Google Cloud Machine Learning piedāvā automatizētus hiperparametru regulēšanas rīkus, lai racionalizētu šo procesu un uzlabotu modeļa precizitāti.
8. Modeļa izvietošana. Kad modelis ir apmācīts un novērtēts, tas ir jāizvieto, lai prognozētu jaunus datus. Google Cloud Machine Learning nodrošina izvietošanas pakalpojumus, lai integrētu modeli ražošanas sistēmās un veiktu reāllaika prognozes.
9. Uzraudzība un uzturēšana. Nepārtraukta izvietotā modeļa uzraudzība ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu, ka tā veiktspēja laika gaitā saglabājas optimāla. Lai saglabātu mākslīgā intelekta sistēmas efektivitāti, būtiska nozīme ir datu izplatīšanas novirzes uzraudzībai, modeļa degradācijai un modeļa atjaunināšanai pēc vajadzības.
AI modeļa ieviešana mašīnmācībai ietver sistemātisku pieeju, kas ietver problēmas definēšanu, datu sagatavošanu, modeļu izvēli, apmācību, novērtēšanu, izvietošanu un uzturēšanu.
Google Cloud Machine Learning piedāvā visaptverošu rīku un pakalpojumu kopumu, lai atvieglotu mašīnmācīšanās modeļu efektīvu izstrādi un izvietošanu.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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?
- Kas ir TensorBoard?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning