Koja je preporučena metoda za organiziranje i upravljanje našim označenim slikama i podacima u Google Cloud Storageu?
Organizing and managing labeled images and data in Google Cloud Storage is a important step in the process of building and training machine learning models. By properly structuring and storing your data, you can ensure efficient access, easy collaboration, and effective utilization of the resources provided by Google Cloud Platform. In this field, AutoML Vision, a part of the Advancing in Machine Learning track of Google Cloud Machine Learning, offers a powerful solution for automating the process of training custom image recognition models. To leverage the capabilities of AutoML Vision, it is important to follow the recommended method for organizing and managing your labeled images and data in Google Cloud Storage.
Prvi korak u organiziranju vaših označenih slika i podataka je kreiranje segmenta u Google Cloud Storageu. Bucket je kontejner za pohranjivanje vaših objekata podataka i pruža hijerarhijsku strukturu za organiziranje vaših datoteka. Možete kreirati kantu pomoću Google Cloud Console, alata komandne linije ili API-ja. Preporučljivo je da odaberete smisleno i opisno ime za svoju kantu, jer će vam pomoći da identifikujete i efikasno upravljate svojim podacima.
Nakon što kreirate kantu, možete početi sa otpremanjem označenih slika i podataka. Preporučuje se da svoje podatke organizirate na strukturiran način kako biste osigurali lak pristup i efikasnu obuku. Jedan od najčešće korištenih pristupa je kreiranje zasebnih mapa unutar vašeg segmenta za različite klase ili kategorije. Na primjer, ako gradite model za klasifikaciju slika životinja, možete kreirati mape pod nazivom "mačka", "pas", "ptica", itd., i smjestiti odgovarajuće označene slike u njihove odgovarajuće mape.
Da biste dodatno poboljšali organizaciju vaših označenih slika, možete razmisliti o korištenju podfoldera unutar svake fascikle klase. Ovo može biti posebno korisno kada se radi sa velikim skupom podataka koji sadrži slike iz različitih izvora ili različite varijacije iste klase. Na primjer, unutar mape "mačka" možete kreirati podfoldere kao što su "domaći", "divlji" ili "perzijski", "sijamski" itd., ovisno o specifičnim karakteristikama koje želite snimiti.
Osim organiziranja vaših označenih slika, važno je pratiti povezane metapodatke. Ovi metapodaci mogu uključivati informacije kao što su oznake slika, napomene, granični okviri ili bilo koji drugi relevantni atributi. Ove metapodatke možete pohraniti ili kao dio naziva datoteke slike ili u zasebne datoteke kao što su CSV ili JSON datoteke. Odvojeno pohranjivanje metapodataka vam omogućava da lako ažurirate ili modificirate napomene bez utjecaja na originalne slikovne datoteke.
Da biste osigurali efikasno upravljanje vašim označenim slikama i podacima, preporučuje se da iskoristite mogućnosti Google Cloud Storagea. Na primjer, možete koristiti funkcije kao što su liste kontrole pristupa (ACL) da biste kontrolirali ko može pristupiti vašim podacima ili ih mijenjati. Također možete omogućiti upravljanje verzijama kako biste pratili promjene napravljene na vašim podacima tokom vremena. Dodatno, možete iskoristiti prednosti funkcije upravljanja životnim ciklusom da automatski premjestite ili izbrišete svoje podatke na osnovu unaprijed definiranih pravila, kao što je premještanje podataka u klasu skladištenja s nižom cijenom nakon određenog vremenskog perioda.
Organiziranje i upravljanje označenim slikama i podacima u Google Cloud Storage je kritičan korak u procesu izgradnje i obuke modela mašinskog učenja. Slijedeći preporučenu metodu koja je gore navedena, možete osigurati efikasan pristup, laku saradnju i efikasno korištenje resursa koje pruža Google Cloud Platform. Pravilna organizacija, strukturiranje i skladištenje vaših podataka uvelike će doprinijeti uspjehu vaših projekata mašinskog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Da li eager mode sprječava funkcionalnost distribuiranog računanja TensorFlow-a?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
- Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati iz Google Cloud podataka za pohranu i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
- Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u mašinskom učenju