Norint įgyvendinti AI modelį, kuris atlieka mašininio mokymosi užduotis, reikia suprasti pagrindines sąvokas ir procesus, susijusius su mašininiu mokymusi. Mašinų mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto (AI) pogrupis, leidžiantis sistemoms mokytis ir tobulėti iš patirties, jos nėra aiškiai užprogramuotos.
„Google Cloud Machine Learning“ suteikia platformą ir įrankius, leidžiančius efektyviai įdiegti, kurti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius.
AI modelio, skirto mašininiam mokymuisi, diegimo procesas paprastai apima kelis pagrindinius veiksmus:
1. Problemos apibrėžimas: pirmas žingsnis yra aiškiai apibrėžti problemą, kurią AI sistema spręs. Tai apima įvesties duomenų, norimos išvesties ir mašininio mokymosi užduoties tipo identifikavimą (pvz., klasifikavimą, regresiją, grupavimą).
2. Duomenų rinkimas ir paruošimas. Mašininio mokymosi modeliams mokymui reikalingi aukštos kokybės duomenys. Duomenų rinkimas apima atitinkamų duomenų rinkinių rinkimą, duomenų valymą, siekiant pašalinti klaidas ar neatitikimus, ir išankstinį apdorojimą, kad jie būtų tinkami mokymui.
3. Funkcijų inžinerija: funkcijų inžinerija apima įvesties duomenų pasirinkimą ir transformavimą, kad būtų sukurtos prasmingos funkcijos, padedančios mašininio mokymosi modeliui tiksliai prognozuoti. Šiam veiksmui reikia domeno žinių ir kūrybiškumo, kad iš duomenų būtų galima išskirti atitinkamą informaciją.
4. Modelio parinkimas: norint, kad dirbtinio intelekto sistema būtų sėkminga, labai svarbu pasirinkti tinkamą mašininio mokymosi algoritmą. „Google Cloud Machine Learning“ siūlo įvairius iš anksto sukurtus modelius ir įrankius, leidžiančius pasirinkti tinkamiausią algoritmą pagal esamą problemą.
5. Modelio mokymas. Mašininio mokymosi modelio mokymas apima jo tiekimą pažymėtais duomenimis ir jo parametrų optimizavimą, kad būtų sumažinta numatymo klaida. „Google Cloud Machine Learning“ suteikia efektyviai keičiamą infrastruktūrą, skirtą didelių duomenų rinkinių mokymo modeliams.
6. Modelio įvertinimas. Išmokius modelį, būtina įvertinti jo veikimą naudojant patvirtinimo duomenis, siekiant užtikrinti, kad jis gerai apibendrintų nematomus duomenis. Modelio našumui įvertinti dažniausiai naudojamos tokios metrikos kaip tikslumas, preciziškumas, prisiminimas ir F1 balas.
7. Hiperparametrų derinimas: norint optimizuoti mašinos mokymosi modelio hiperparametrus, būtina tiksliai sureguliuoti. „Google Cloud Machine Learning“ siūlo automatinius hiperparametrų derinimo įrankius, kurie supaprastina šį procesą ir pagerina modelio tikslumą.
8. Modelio diegimas. Kai modelis yra išmokytas ir įvertintas, jį reikia įdiegti, kad būtų galima numatyti naujų duomenų. „Google Cloud Machine Learning“ teikia diegimo paslaugas, skirtas modeliui integruoti į gamybos sistemas ir prognozuoti realiuoju laiku.
9. Stebėjimas ir priežiūra: nuolatinis įdiegto modelio stebėjimas yra labai svarbus siekiant užtikrinti, kad jo veikimas laikui bėgant išliktų optimalus. Norint išlaikyti dirbtinio intelekto sistemos efektyvumą, būtina stebėti duomenų paskirstymą, modelio pablogėjimą ir prireikus atnaujinti modelį.
DI modelio įgyvendinimas mašinų mokymuisi apima sisteminį požiūrį, apimantį problemos apibrėžimą, duomenų paruošimą, modelio pasirinkimą, mokymą, vertinimą, diegimą ir priežiūrą.
„Google Cloud Machine Learning“ siūlo platų įrankių ir paslaugų rinkinį, padedantį efektyviai kurti ir diegti mašininio mokymosi modelius.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning