Norėdami sukurti modelį „Google Cloud Machine Learning Engine“, turite laikytis struktūrinės darbo eigos, apimančios įvairius komponentus. Šie komponentai apima duomenų paruošimą, modelio apibrėžimą ir jo mokymą. Išsamiau išnagrinėkime kiekvieną žingsnį.
1. Duomenų paruošimas:
Prieš kuriant modelį labai svarbu tinkamai paruošti duomenis. Tai apima jūsų duomenų rinkimą ir išankstinį apdorojimą, siekiant užtikrinti jų kokybę ir tinkamumą mašininio mokymosi modelio mokymui. Duomenų paruošimas gali apimti tokias veiklas kaip duomenų valymas, trūkstamų verčių tvarkymas, funkcijų normalizavimas arba mastelio keitimas ir duomenų padalijimas į mokymo ir vertinimo rinkinius.
2. Modelio apibrėžimas:
Kai duomenys bus paruošti, kitas veiksmas – apibrėžti mašininio mokymosi modelį. „Google Cloud Machine Learning Engine“ galite apibrėžti savo modelį naudodami „TensorFlow“, populiarią atvirojo kodo mašininio mokymosi sistemą. „TensorFlow“ leidžia kurti ir mokyti įvairių tipų modelius, tokius kaip gilieji neuroniniai tinklai, konvoliuciniai neuroniniai tinklai, pasikartojantys neuroniniai tinklai ir kt.
Apibrėždami modelį, turite nurodyti architektūrą, sluoksnius ir parametrus, kurie sudaro jūsų modelį. Tai apima sluoksnių skaičiaus, aktyvinimo funkcijų tipo, optimizavimo algoritmo ir visų kitų hiperparametrų, turinčių įtakos modelio veikimui, nustatymą. Modelio apibrėžimas yra labai svarbus žingsnis, kurį reikia atidžiai apsvarstyti esamą problemą ir jūsų duomenų ypatybes.
3. Modelio mokymas:
Apibrėžę modelį, galite pradėti jį mokyti naudodami paruoštus duomenis. Mokymas apima modelio tiekimą įvesties duomenimis ir kartotinį jo parametrų koregavimą, kad būtų sumažintas skirtumas tarp numatomų ir faktinių išėjimų. Šis procesas vadinamas optimizavimu arba mokymusi. „Google Cloud Machine Learning Engine“ suteikia paskirstytą mokymo infrastruktūrą, leidžiančią efektyviai apmokyti savo modelį naudojant didelius duomenų rinkinius.
Mokymo metu galite stebėti savo modelio veikimą naudodami vertinimo metriką, pvz., tikslumą, tikslumą, atšaukimą ar praradimą. Analizuodami šiuos rodiklius galite įvertinti, kaip gerai jūsų modelis mokosi, ir prireikus atlikti koregavimus. Norint pasiekti norimą našumo lygį, norint išmokyti mašininio mokymosi modelį, dažnai reikia atlikti keletą iteracijų.
4. Modelio diegimas:
Kai jūsų modelis bus išmokytas, galėsite jį įdiegti „Google Cloud Machine Learning Engine“, kad pateiktumėte prognozes. Diegimas apima galutinio taško, kuris gali gauti įvesties duomenis ir generuoti prognozes pagal išmokytą modelį, sukūrimą. Įdiegtą modelį galima pasiekti per RESTful API, todėl galite jį sklandžiai integruoti į programas ar sistemas.
Diegdami modelį galite nurodyti norimą mastelio keitimo elgesį, egzempliorių skaičių ir kitas diegimo konfigūracijas, kad užtikrintumėte optimalų našumą ir pasiekiamumą. „Google Cloud Machine Learning Engine“ suteikia patikimą infrastruktūrą, leidžiančią teikti prognozes dideliu mastu, todėl realiuoju laiku arba paketiniu būdu galima daryti išvadas apie didelius duomenų kiekius.
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