Jotta voit rakentaa mallin Google Cloud Machine Learning Enginessä, sinun on noudatettava jäsenneltyä työnkulkua, joka sisältää useita komponentteja. Näitä osia ovat tietojen valmistelu, mallin määrittely ja sen koulutus. Tutkitaan jokaista vaihetta tarkemmin.
1. Tietojen valmistelu:
Ennen mallin luomista on tärkeää valmistella tiedot asianmukaisesti. Tämä sisältää tietojesi keräämisen ja esikäsittelyn sen laadun ja soveltuvuuden varmistamiseksi koneoppimismallin koulutukseen. Tietojen valmistelu voi sisältää toimintoja, kuten tietojen puhdistamista, puuttuvien arvojen käsittelyä, ominaisuuksien normalisointia tai skaalausta sekä tietojen jakamista koulutus- ja arviointisarjoiksi.
2. Mallin määrittäminen:
Kun tietosi ovat valmiit, seuraava vaihe on määrittää koneoppimismallisi. Google Cloud Machine Learning Enginessä voit määrittää mallisi käyttämällä TensorFlow'ta, suosittua avoimen lähdekoodin koneoppimiskehystä. TensorFlow antaa sinun rakentaa ja kouluttaa erityyppisiä malleja, kuten syviä hermoverkkoja, konvoluutiohermoverkkoja, toistuvia hermoverkkoja ja paljon muuta.
Kun määrität mallia, sinun on määritettävä arkkitehtuuri, tasot ja parametrit, jotka muodostavat mallin. Tähän sisältyy kerrosten lukumäärän, aktivointitoimintojen tyypin, optimointialgoritmin ja muiden mallin toimintaan vaikuttavien hyperparametrien määrittäminen. Mallin määrittäminen on ratkaiseva vaihe, joka vaatii huolellista tarkastelua käsillä olevasta ongelmasta ja tietojesi ominaisuuksista.
3. Mallin kouluttaminen:
Kun olet määrittänyt mallisi, voit jatkaa sen harjoittelua valmisteltujen tietojen avulla. Koulutukseen sisältyy mallin syöttäminen syöttötiedoilla ja sen parametrien säätäminen iteratiivisesti minimoimaan ero ennustettujen ja todellisten tulosten välillä. Tätä prosessia kutsutaan optimoimiseksi tai oppimiseksi. Google Cloud Machine Learning Engine tarjoaa hajautetun koulutusinfrastruktuurin, jonka avulla voit kouluttaa malliasi tehokkaasti suurilla tietojoukoilla.
Harjoittelun aikana voit seurata mallisi suorituskykyä arviointimittareiden, kuten tarkkuuden, tarkkuuden, palauttamisen tai katoamisen, avulla. Analysoimalla näitä mittareita voit arvioida, kuinka hyvin mallisi oppii ja tehdä tarvittaessa muutoksia. Koneoppimismallin kouluttaminen vaatii usein useita iteraatioita halutun suoritustason saavuttamiseksi.
4. Mallin käyttöönotto:
Kun mallisi on koulutettu, voit ottaa sen käyttöön Google Cloud Machine Learning Enginessä ennusteiden näyttämistä varten. Käyttöönotto sisältää päätepisteen luomisen, joka voi vastaanottaa syöttötietoja ja luoda ennusteita opetetun mallin perusteella. Käyttöön otettua mallia voidaan käyttää RESTful API:iden kautta, jolloin voit integroida sen sovelluksiisi tai järjestelmiisi saumattomasti.
Kun otat mallin käyttöön, voit määrittää halutun skaalauskäyttäytymisen, esiintymien lukumäärän ja muut käyttöönottokokoonpanot optimaalisen suorituskyvyn ja saatavuuden varmistamiseksi. Google Cloud Machine Learning Engine tarjoaa vankan infrastruktuurin ennusteiden näyttämiseen suuressa mittakaavassa, mikä mahdollistaa reaaliaikaisen tai eräpäätelmän suurista tietomääristä.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä