Pentru a construi un model în Google Cloud Machine Learning Engine, trebuie să urmați un flux de lucru structurat care implică diferite componente. Aceste componente includ pregătirea datelor, definirea modelului și instruirea acestuia. Să explorăm fiecare pas mai detaliat.
1. Pregătirea datelor:
Înainte de a crea un model, este esențial să vă pregătiți datele în mod corespunzător. Aceasta implică colectarea și preprocesarea datelor dvs. pentru a asigura calitatea și adecvarea acestora pentru antrenarea unui model de învățare automată. Pregătirea datelor poate include activități precum curățarea datelor, gestionarea valorilor lipsă, normalizarea sau scalarea caracteristicilor și împărțirea datelor în seturi de instruire și evaluare.
2. Definirea modelului:
Odată ce datele sunt gata, următorul pas este să vă definiți modelul de învățare automată. În Google Cloud Machine Learning Engine, vă puteți defini modelul folosind TensorFlow, un cadru popular de învățare automată open-source. TensorFlow vă permite să construiți și să antrenați diferite tipuri de modele, cum ar fi rețele neuronale profunde, rețele neuronale convoluționale, rețele neuronale recurente și multe altele.
Când definiți modelul, trebuie să specificați arhitectura, straturile și parametrii care alcătuiesc modelul. Aceasta include determinarea numărului de straturi, a tipului de funcții de activare, a algoritmului de optimizare și a oricăror alți hiperparametri care influențează comportamentul modelului. Definirea modelului este un pas crucial care necesită o analiză atentă a problemei în cauză și a caracteristicilor datelor dvs.
3. Antrenarea modelului:
După definirea modelului, puteți continua să-l antrenați folosind datele pregătite. Antrenamentul implică alimentarea modelului cu date de intrare și ajustarea parametrilor acestuia în mod iterativ pentru a minimiza diferența dintre rezultatele prezise și rezultatele reale. Acest proces este cunoscut ca optimizare sau învățare. Google Cloud Machine Learning Engine oferă o infrastructură de instruire distribuită care vă permite să vă antrenați modelul în mod eficient pe seturi de date mari.
În timpul antrenamentului, puteți monitoriza performanța modelului dvs. utilizând valori de evaluare precum acuratețea, precizia, rechemarea sau pierderea. Analizând aceste valori, puteți evalua cât de bine învață modelul dvs. și puteți face ajustări, dacă este necesar. Antrenarea unui model de învățare automată necesită adesea mai multe iterații pentru a atinge nivelul dorit de performanță.
4. Implementarea modelului:
Odată ce modelul dvs. este antrenat, îl puteți implementa în Google Cloud Machine Learning Engine pentru a difuza predicții. Implementarea implică crearea unui punct final care poate primi date de intrare și poate genera predicții pe baza modelului antrenat. Modelul implementat poate fi accesat prin intermediul API-urilor RESTful, permițându-vă să-l integrați fără probleme în aplicațiile sau sistemele dvs.
Când implementați modelul, puteți specifica comportamentul de scalare dorit, numărul de instanțe și alte configurații de implementare pentru a asigura performanță și disponibilitate optime. Google Cloud Machine Learning Engine oferă o infrastructură robustă pentru difuzarea predicțiilor la scară, permițând inferențe în timp real sau în lot asupra unor volume mari de date.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning