Hogyan taníthat modellt az AutoML Vision segítségével?
A modell AutoML Vision használatával betanításához lépésről lépésre követheti az adatok előkészítését, a modell betanítását és az értékelést. Az AutoML Vision a Google Cloud által biztosított hatékony eszköz, amely leegyszerűsíti az egyéni gépi tanulási modellek képfelismerési feladatokhoz való betanítását. Kihasználja a mély tanulási algoritmusokat, és automatizálja a modellképzéssel kapcsolatos számos összetett feladatot.
A modell AutoML Vision használatával történő betanításának első lépése az edzési adatok összegyűjtése és előkészítése. Ezeknek az adatoknak olyan felcímkézett képekből kell állniuk, amelyek a modell által felismerni kívánt különböző osztályokat vagy kategóriákat képviselik. Fontos annak biztosítása, hogy a képzési adatok változatosak legyenek, és reprezentálják azokat a valós forgatókönyveket, amelyekkel a modell várhatóan találkozni fog. Minél változatosabbak és átfogóbbak az edzési adatai, annál jobban tud a modell általánosítani és pontos előrejelzéseket adni.
Miután készen vannak a képzési adatok, folytathatja a következő lépést, amely egy adatkészlet létrehozása az AutoML Vision felületen. Ez magában foglalja az edzésképek feltöltését, és minden képhez a megfelelő címkéket. Az AutoML Vision különféle képformátumokat támogat, beleértve a JPEG-et és a PNG-t. Ezenkívül határolókereteket is biztosíthat az objektumészlelési feladatokhoz, ami tovább javítja modellje képességeit.
Az adatkészlet létrehozása után elindíthatja a modell betanítási folyamatát. Az AutoML Vision az átviteli tanulásnak nevezett technikát alkalmazza, amely lehetővé teszi, hogy kihasználja az előre betanított, nagyméretű adatkészletekre betanított modelleket. Ez a megközelítés jelentősen csökkenti a jó teljesítmény eléréséhez szükséges képzési adatok és számítási erőforrások mennyiségét. Az AutoML Vision előre betanított modellek választékát kínálja, mint például az EfficientNet és a MobileNet, amelyek közül választhat az Ön egyedi igényei alapján.
A betanítási folyamat során az AutoML Vision finomhangolja az előre betanított modellt a felcímkézett edzési adatok segítségével. Automatikusan beállítja a modell paramétereit és optimalizálja a modell architektúráját, hogy javítsa a teljesítményét az Ön konkrét feladatában. A betanítási folyamat jellemzően iteratív, több korszakkal vagy iterációval, hogy fokozatosan javítsa a modell pontosságát. Az AutoML Vision adatkiegészítési technikákat is végrehajt, például véletlenszerű elforgatásokat és átfordításokat, hogy tovább javítsa a modell általánosítási képességeit.
A képzés befejezése után az AutoML Vision értékelési mutatókat biztosít a modell teljesítményének felméréséhez. Ezek a mérőszámok magukban foglalják a pontosságot, a visszahívást és az F1 pontszámot, amelyek azt mérik, hogy a modell mennyire képes helyesen osztályozni a képeket. A modell előrejelzéseit egy érvényesítési adatkészleten is megjelenítheti, hogy betekintést nyerjen a modell erősségeibe és gyengeségeibe. Az AutoML Vision lehetővé teszi a modellen való iterációt a betanítási adatok finomításával, a hiperparaméterek beállításával és a modell átképzésével a teljesítmény javítása érdekében.
Miután elégedett a betanított modell teljesítményével, üzembe helyezheti azt, hogy előrejelzéseket készítsen új, még nem látott képekről. Az AutoML Vision egy REST API-t biztosít, amely lehetővé teszi a modell integrálását az alkalmazásokba vagy szolgáltatásokba. Képadatokat küldhet az API-nak, és az a betanított modell következtetései alapján visszaadja az előrejelzett címkéket vagy határolókereteket.
A modell AutoML Vision használatával betanítása magában foglalja az adatok előkészítését, az adatkészletek létrehozását, a modell betanítását, az értékelést és a telepítést. Ennek a folyamatnak a követésével kihasználhatja az AutoML Vision erejét, hogy egyéni gépi tanulási modelleket képezzen képfelismerési feladatokhoz, anélkül, hogy mély tanulási algoritmusok vagy infrastruktúra-beállítások széleskörű ismeretére lenne szüksége.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Haladás a gépi tanulásban:
- Ha egy kernel el van forkolva adatokkal, és az eredeti privát, akkor a forked lehet nyilvános, és ha igen, akkor az nem sérti a magánéletet?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Megakadályozza-e a lelkes üzemmód a TensorFlow elosztott számítási funkcióit?
- Használhatók-e a Google felhőmegoldásai a számítástechnika leválasztására a tárhelyről az ML-modell nagy adatokkal való hatékonyabb betanítása érdekében?
- A Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és kezeli az erőforrások leállítását a modell betanítása után?
- Lehetséges-e gépi tanulási modelleket betanítani tetszőlegesen nagy adathalmazokra gond nélkül?
- CMLE használata esetén a verzió létrehozásához meg kell adni az exportált modell forrását?
- A CMLE képes kiolvasni a Google Cloud tárolási adatait, és használhat egy meghatározott betanított modellt következtetésre?
További kérdések és válaszok az Advancing in Machine Learning című témakörben