Ha modellt szeretne felépíteni a Google Cloud Machine Learning Engine-ben, egy strukturált munkafolyamatot kell követnie, amely különböző összetevőket tartalmaz. Ezen összetevők közé tartozik az adatok előkészítése, a modell meghatározása és betanítása. Vizsgáljuk meg részletesebben az egyes lépéseket.
1. Az adatok előkészítése:
A modell létrehozása előtt kulcsfontosságú az adatok megfelelő előkészítése. Ez magában foglalja az adatok összegyűjtését és előfeldolgozását, hogy biztosítsák azok minőségét és alkalmasságát a gépi tanulási modell betanításához. Az adatok előkészítése magában foglalhat olyan tevékenységeket, mint az adatok tisztítása, a hiányzó értékek kezelése, a funkciók normalizálása vagy skálázása, valamint az adatok betanítási és értékelési készletekre való felosztása.
2. A modell meghatározása:
Miután az adatok elkészültek, a következő lépés a gépi tanulási modell meghatározása. A Google Cloud Machine Learning Engine-ben a TensorFlow, egy népszerű nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer segítségével határozhatja meg modelljét. A TensorFlow lehetővé teszi különböző típusú modellek felépítését és betanítását, például mély neurális hálózatokat, konvolúciós neurális hálózatokat, visszatérő neurális hálózatokat stb.
A modell meghatározásakor meg kell adnia a modellt alkotó architektúrát, rétegeket és paramétereket. Ez magában foglalja a rétegek számának, az aktiválási függvények típusának, az optimalizálási algoritmusnak és minden olyan hiperparaméternek a meghatározását, amely befolyásolja a modell viselkedését. A modell meghatározása döntő lépés, amely megköveteli az aktuális probléma és az adatok jellemzőinek alapos mérlegelését.
3. A modell betanítása:
A modell meghatározása után folytathatja a betanítását az előkészített adatok felhasználásával. A képzés magában foglalja a modell bemeneti adatokkal való betáplálását és a paraméterek iteratív beállítását, hogy minimalizálja a különbséget az előre jelzett kimenetek és a tényleges kimenetek között. Ezt a folyamatot optimalizálásnak vagy tanulásnak nevezik. A Google Cloud Machine Learning Engine elosztott képzési infrastruktúrát biztosít, amely lehetővé teszi a modell hatékony betanítását nagy adatkészleteken.
A képzés során figyelemmel kísérheti modellje teljesítményét olyan értékelési mérőszámok segítségével, mint a pontosság, precizitás, visszahívás vagy veszteség. E mutatók elemzésével felmérheti, hogy a modell mennyire tanul, és szükség esetén módosíthatja. A gépi tanulási modell betanítása gyakran több iterációt igényel a kívánt teljesítményszint eléréséhez.
4. A modell telepítése:
Miután betanította modelljét, üzembe helyezheti azt a Google Cloud Machine Learning Engine-ben az előrejelzések kiszolgálásához. A telepítés magában foglalja egy végpont létrehozását, amely képes bemeneti adatokat fogadni és előrejelzéseket generálni a betanított modell alapján. A telepített modell a RESTful API-kon keresztül érhető el, így zökkenőmentesen integrálhatja alkalmazásaiba vagy rendszereibe.
A modell üzembe helyezésekor megadhatja a kívánt méretezési viselkedést, a példányok számát és egyéb telepítési konfigurációkat az optimális teljesítmény és rendelkezésre állás biztosítása érdekében. A Google Cloud Machine Learning Engine robusztus infrastruktúrát biztosít az előrejelzések nagyarányú kiszolgálásához, lehetővé téve valós idejű vagy kötegelt következtetéseket nagy mennyiségű adatra vonatkozóan.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben