Jak můžete trénovat model pomocí AutoML Vision?
Chcete-li trénovat model pomocí AutoML Vision, můžete postupovat krok za krokem, který zahrnuje přípravu dat, školení modelu a vyhodnocení. AutoML Vision je výkonný nástroj poskytovaný službou Google Cloud, který zjednodušuje proces trénování vlastních modelů strojového učení pro úlohy rozpoznávání obrázků. Využívá algoritmy hlubokého učení a automatizuje mnoho složitých úkolů zahrnutých do modelového školení.
Prvním krokem při trénování modelu pomocí AutoML Vision je shromáždění a příprava vašich tréninkových dat. Tato data by se měla skládat ze sady označených obrázků, které představují různé třídy nebo kategorie, které má váš model rozpoznat. Je důležité zajistit, aby vaše trénovací data byla různorodá a reprezentativní pro reálné scénáře, se kterými se váš model může setkat. Čím rozmanitější a komplexnější jsou vaše tréninková data, tím lépe bude váš model schopen zobecnit a vytvořit přesné předpovědi.
Jakmile budete mít svá tréninková data připravena, můžete přistoupit k dalšímu kroku, kterým je vytvoření datové sady v rozhraní AutoML Vision. To zahrnuje nahrání vašich tréninkových obrázků a poskytnutí odpovídajících štítků pro každý obrázek. AutoML Vision podporuje různé formáty obrázků, včetně JPEG a PNG. Kromě toho můžete také poskytnout ohraničovací rámečky pro úlohy detekce objektů, což dále rozšíří možnosti vašeho modelu.
Po vytvoření datové sady můžete zahájit proces trénování modelu. AutoML Vision využívá techniku zvanou přenosové učení, která vám umožňuje využít předem trénované modely, které byly trénovány na rozsáhlých souborech dat. Tento přístup výrazně snižuje množství trénovacích dat a výpočetních zdrojů potřebných k dosažení dobrého výkonu. AutoML Vision poskytuje výběr předem vyškolených modelů, jako je EfficientNet a MobileNet, ze kterých si můžete vybrat na základě svých specifických požadavků.
Během tréninkového procesu AutoML Vision dolaďuje předem trénovaný model pomocí vašich označených tréninkových dat. Automaticky upravuje parametry modelu a optimalizuje architekturu modelu tak, aby se zlepšil jeho výkon při vašem konkrétním úkolu. Tréninkový proces je typicky iterativní, s více epochami nebo iteracemi, aby se postupně zlepšila přesnost modelu. AutoML Vision také provádí techniky rozšiřování dat, jako jsou náhodné rotace a převrácení, aby se dále zlepšily možnosti zobecnění modelu.
Po dokončení školení vám AutoML Vision poskytne hodnotící metriky pro posouzení výkonu vašeho modelu. Tyto metriky zahrnují přesnost, zapamatovatelnost a skóre F1, které měří schopnost modelu správně klasifikovat obrázky. Můžete také vizualizovat předpovědi modelu na ověřovací datové sadě, abyste získali přehled o jeho silných a slabých stránkách. AutoML Vision vám umožňuje iterovat váš model zpřesněním trénovacích dat, úpravou hyperparametrů a přeškolením modelu, aby se zlepšil jeho výkon.
Poté, co jste spokojeni s výkonem vašeho trénovaného modelu, můžete jej nasadit k vytváření předpovědí na nových, neviditelných obrázcích. AutoML Vision poskytuje REST API, které vám umožní integrovat váš model do vašich aplikací nebo služeb. Obrazová data můžete odeslat do rozhraní API a to vrátí předpokládané popisky nebo ohraničující rámečky na základě odvození trénovaného modelu.
Trénink modelu pomocí AutoML Vision zahrnuje přípravu dat, vytvoření datové sady, trénování modelu, vyhodnocení a nasazení. Sledováním tohoto procesu můžete využít sílu AutoML Vision k trénování vlastních modelů strojového učení pro úlohy rozpoznávání obrazu, aniž byste potřebovali rozsáhlé znalosti algoritmů hlubokého učení nebo nastavení infrastruktury.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Pokrok ve strojovém učení:
- Když je jádro rozvětveno daty a originál je soukromý, může být rozvětvené jádro veřejné, a pokud ano, nejedná se o porušení soukromí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Brání režim Eager distribuované výpočetní funkci TensorFlow?
- Lze cloudová řešení Google použít k oddělení výpočetní techniky od úložiště pro efektivnější trénování modelu ML s velkými daty?
- Nabízí Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získávání a konfiguraci zdrojů a zpracovává vypnutí zdrojů po dokončení školení modelu?
- Je možné trénovat modely strojového učení na libovolně velkých souborech dat bez škytavky?
- Vyžaduje při použití CMLE vytvoření verze zadání zdroje exportovaného modelu?
- Může CMLE číst data z úložiště Google Cloud a používat určený trénovaný model pro odvození?
Další otázky a odpovědi naleznete v části Pokrok ve strojovém učení