Aby zbudować model w Google Cloud Machine Learning Engine, musisz postępować zgodnie z ustrukturyzowanym przepływem pracy, który obejmuje różne komponenty. Komponenty te obejmują przygotowanie danych, zdefiniowanie modelu i jego uczenie. Przyjrzyjmy się każdemu krokowi bardziej szczegółowo.
1. Przygotowanie danych:
Przed utworzeniem modelu kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych. Obejmuje to gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych w celu zapewnienia ich jakości i przydatności do szkolenia modelu uczenia maszynowego. Przygotowanie danych może obejmować działania, takie jak czyszczenie danych, obsługa brakujących wartości, normalizowanie lub skalowanie funkcji oraz dzielenie danych na zestawy szkoleniowe i ewaluacyjne.
2. Definiowanie modelu:
Gdy dane będą gotowe, następnym krokiem jest zdefiniowanie modelu uczenia maszynowego. W Google Cloud Machine Learning Engine możesz zdefiniować swój model za pomocą TensorFlow, popularnej platformy uczenia maszynowego typu open source. TensorFlow umożliwia budowanie i trenowanie różnych typów modeli, takich jak głębokie sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe i inne.
Podczas definiowania modelu należy określić architekturę, warstwy i parametry, z których składa się model. Obejmuje to określenie liczby warstw, rodzaju funkcji aktywacji, algorytmu optymalizacji i wszelkich innych hiperparametrów wpływających na zachowanie modelu. Zdefiniowanie modelu to kluczowy krok, który wymaga starannego rozważenia problemu i charakterystyki danych.
3. Szkolenie modelu:
Po zdefiniowaniu modelu możesz przystąpić do uczenia go z wykorzystaniem przygotowanych danych. Trening polega na zasilaniu modelu danymi wejściowymi i iteracyjnym dostosowywaniu jego parametrów w celu zminimalizowania różnicy między przewidywanymi wynikami a rzeczywistymi wynikami. Ten proces jest znany jako optymalizacja lub uczenie się. Google Cloud Machine Learning Engine zapewnia rozproszoną infrastrukturę szkoleniową, która umożliwia wydajne trenowanie modelu na dużych zbiorach danych.
Podczas szkolenia można monitorować wydajność modelu za pomocą metryk oceny, takich jak dokładność, precyzja, wycofanie lub utrata. Analizując te metryki, możesz ocenić, jak dobrze Twój model się uczy i w razie potrzeby wprowadzić poprawki. Szkolenie modelu uczenia maszynowego często wymaga wielu iteracji w celu osiągnięcia pożądanego poziomu wydajności.
4. Wdrażanie modelu:
Po przeszkoleniu modelu możesz go wdrożyć w Google Cloud Machine Learning Engine w celu obsługi prognoz. Wdrożenie obejmuje utworzenie punktu końcowego, który może odbierać dane wejściowe i generować prognozy na podstawie przeszkolonego modelu. Dostęp do wdrożonego modelu można uzyskać za pośrednictwem interfejsów API RESTful, co pozwala na bezproblemową integrację go z aplikacjami lub systemami.
Podczas wdrażania modelu można określić pożądane zachowanie skalowania, liczbę wystąpień i inne konfiguracje wdrożenia, aby zapewnić optymalną wydajność i dostępność. Google Cloud Machine Learning Engine zapewnia solidną infrastrukturę do obsługi prognoz na dużą skalę, umożliwiając wnioskowanie w czasie rzeczywistym lub wsadowe na dużych ilościach danych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning