Chcete-li vytvořit model v Google Cloud Machine Learning Engine, musíte postupovat podle strukturovaného pracovního postupu, který zahrnuje různé komponenty. Tyto součásti zahrnují přípravu dat, definování modelu a jeho školení. Pojďme prozkoumat každý krok podrobněji.
1. Příprava dat:
Před vytvořením modelu je klíčové vhodně připravit data. To zahrnuje shromažďování a předzpracování vašich dat, aby byla zajištěna jejich kvalita a vhodnost pro trénování modelu strojového učení. Příprava dat může zahrnovat činnosti, jako je čištění dat, zpracování chybějících hodnot, normalizace nebo škálování funkcí a rozdělení dat do školicích a vyhodnocovacích sad.
2. Definování modelu:
Jakmile jsou vaše data připravena, dalším krokem je definovat model strojového učení. V Google Cloud Machine Learning Engine můžete svůj model definovat pomocí TensorFlow, oblíbeného open source rámce strojového učení. TensorFlow vám umožňuje vytvářet a trénovat různé typy modelů, jako jsou hluboké neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě, rekurentní neuronové sítě a další.
Při definování modelu musíte určit architekturu, vrstvy a parametry, které tvoří váš model. To zahrnuje určení počtu vrstev, typu aktivačních funkcí, optimalizačního algoritmu a jakýchkoli dalších hyperparametrů, které ovlivňují chování modelu. Definování modelu je zásadním krokem, který vyžaduje pečlivé zvážení daného problému a charakteristik vašich dat.
3. Trénink modelu:
Po definování vašeho modelu můžete přistoupit k jeho trénování pomocí připravených dat. Trénink zahrnuje dodávání modelu vstupními daty a iterativní úpravu jeho parametrů, aby se minimalizoval rozdíl mezi předpokládanými výstupy a skutečnými výstupy. Tento proces je známý jako optimalizace nebo učení. Google Cloud Machine Learning Engine poskytuje distribuovanou školicí infrastrukturu, která vám umožní efektivně trénovat váš model na velkých souborech dat.
Během školení můžete sledovat výkon svého modelu pomocí vyhodnocovacích metrik, jako je přesnost, přesnost, vyvolání nebo ztráta. Analýzou těchto metrik můžete posoudit, jak dobře se váš model učí, a v případě potřeby provést úpravy. Trénink modelu strojového učení často vyžaduje více iterací k dosažení požadované úrovně výkonu.
4. Nasazení modelu:
Jakmile je váš model natrénován, můžete jej nasadit do Google Cloud Machine Learning Engine pro poskytování předpovědí. Nasazení zahrnuje vytvoření koncového bodu, který může přijímat vstupní data a generovat předpovědi na základě natrénovaného modelu. K nasazenému modelu lze přistupovat prostřednictvím RESTful API, což vám umožní bezproblémovou integraci do vašich aplikací nebo systémů.
Při nasazování modelu můžete určit požadované chování při škálování, počet instancí a další konfigurace nasazení, abyste zajistili optimální výkon a dostupnost. Google Cloud Machine Learning Engine poskytuje robustní infrastrukturu pro poskytování předpovědí ve velkém a umožňuje odvozování velkých objemů dat v reálném čase nebo hromadně.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning