Da biste izradili model u Google Cloud Machine Learning Engineu, trebate slijediti strukturirani tijek rada koji uključuje različite komponente. Ove komponente uključuju pripremu vaših podataka, definiranje vašeg modela i njegovo treniranje. Istražimo detaljnije svaki korak.
1. Priprema podataka:
Prije izrade modela ključno je odgovarajuće pripremiti podatke. To uključuje prikupljanje i prethodnu obradu vaših podataka kako bi se osigurala njihova kvaliteta i prikladnost za obuku modela strojnog učenja. Priprema podataka može uključivati aktivnosti kao što su čišćenje podataka, rukovanje nedostajućim vrijednostima, značajke normalizacije ili skaliranja i dijeljenje podataka u skupove za obuku i evaluaciju.
2. Definiranje modela:
Nakon što su vaši podaci spremni, sljedeći je korak definiranje vašeg modela strojnog učenja. U Google Cloud Machine Learning Engineu možete definirati svoj model pomoću TensorFlowa, popularnog okvira za strojno učenje otvorenog koda. TensorFlow vam omogućuje da izgradite i uvježbate različite vrste modela, kao što su duboke neuronske mreže, konvolucijske neuronske mreže, rekurentne neuronske mreže i više.
Kada definirate svoj model, trebate navesti arhitekturu, slojeve i parametre koji čine vaš model. To uključuje određivanje broja slojeva, vrste aktivacijskih funkcija, algoritma optimizacije i svih drugih hiperparametara koji utječu na ponašanje modela. Definiranje modela ključni je korak koji zahtijeva pažljivo razmatranje problema o kojem se radi i karakteristika vaših podataka.
3. Obuka modela:
Nakon definiranja vašeg modela, možete nastaviti s njegovim treniranjem pomoću pripremljenih podataka. Obuka uključuje unos ulaznih podataka u model i iterativno prilagođavanje njegovih parametara kako bi se smanjila razlika između predviđenih izlaza i stvarnih izlaza. Ovaj proces je poznat kao optimizacija ili učenje. Google Cloud Machine Learning Engine pruža distribuiranu infrastrukturu za obuku koja vam omogućuje učinkovito treniranje vašeg modela na velikim skupovima podataka.
Tijekom obuke možete pratiti izvedbu svog modela pomoću metrike procjene kao što su točnost, preciznost, prisjećanje ili gubitak. Analizom ovih mjernih podataka možete procijeniti koliko dobro vaš model uči i izvršiti prilagodbe ako je potrebno. Uvježbavanje modela strojnog učenja često zahtijeva više ponavljanja kako bi se postigla željena razina izvedbe.
4. Implementacija modela:
Nakon što je vaš model obučen, možete ga implementirati na Google Cloud Machine Learning Engine za posluživanje predviđanja. Implementacija uključuje stvaranje krajnje točke koja može primati ulazne podatke i generirati predviđanja na temelju uvježbanog modela. Raspoređenom modelu može se pristupiti putem RESTful API-ja, što vam omogućuje da ga neprimjetno integrirate u svoje aplikacije ili sustave.
Prilikom postavljanja modela možete navesti željeno ponašanje skaliranja, broj instanci i druge konfiguracije postavljanja kako biste osigurali optimalnu izvedbu i dostupnost. Google Cloud Machine Learning Engine pruža robusnu infrastrukturu za posluživanje predviđanja u velikom broju, omogućujući zaključivanje u stvarnom vremenu ili skupno zaključivanje velikih količina podataka.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning