Kako možete trenirati model koristeći AutoML Vision?
Da biste obučili model koristeći AutoML Vision, možete pratiti korak po korak proces koji uključuje pripremu podataka, obuku modela i evaluaciju. AutoML Vision je moćan alat koji pruža Google Cloud koji pojednostavljuje proces obuke prilagođenih modela mašinskog učenja za zadatke prepoznavanja slika. Koristi algoritme dubokog učenja i automatizira mnoge složene zadatke uključene u obuku modela.
Prvi korak u obučavanju modela koristeći AutoML Vision je prikupljanje i priprema vaših podataka o obuci. Ovi podaci bi se trebali sastojati od skupa označenih slika koje predstavljaju različite klase ili kategorije koje želite da vaš model prepozna. Važno je osigurati da su vaši podaci o obuci raznoliki i reprezentativni za scenarije iz stvarnog svijeta na koje očekujete da će se vaš model susresti. Što su vaši podaci o treningu raznovrsniji i sveobuhvatniji, to će vaš model bolje moći generalizirati i napraviti tačna predviđanja.
Nakon što pripremite svoje podatke o treningu, možete nastaviti na sljedeći korak, a to je kreiranje skupa podataka u AutoML Vision interfejsu. Ovo uključuje učitavanje vaših slika treninga i pružanje odgovarajućih oznaka za svaku sliku. AutoML Vision podržava različite formate slika, uključujući JPEG i PNG. Osim toga, možete također osigurati granične okvire za zadatke otkrivanja objekata, što dodatno poboljšava mogućnosti vašeg modela.
Nakon kreiranja skupa podataka, možete započeti proces obuke modela. AutoML Vision koristi tehniku koja se zove transferno učenje, koja vam omogućava da iskoristite prethodno obučene modele koji su obučeni na velikim skupovima podataka. Ovaj pristup značajno smanjuje količinu podataka za obuku i računarskih resursa potrebnih za postizanje dobrih performansi. AutoML Vision nudi izbor unapred obučenih modela, kao što su EfficientNet i MobileNet, koje možete izabrati na osnovu vaših specifičnih zahteva.
Tokom procesa obuke, AutoML Vision fino podešava unapred obučeni model koristeći vaše označene podatke o obuci. Automatski prilagođava parametre modela i optimizuje arhitekturu modela kako bi poboljšao njegove performanse na vašem specifičnom zadatku. Proces obuke je obično iterativan, sa više epoha ili iteracija, kako bi se postepeno poboljšala tačnost modela. AutoML Vision također izvodi tehnike povećanja podataka, kao što su nasumične rotacije i preokretanja, kako bi se dodatno poboljšale mogućnosti generalizacije modela.
Kada se obuka završi, AutoML Vision vam pruža metriku evaluacije za procjenu performansi vašeg modela. Ove metrike uključuju preciznost, pamćenje i F1 rezultat, koji mjere sposobnost modela da ispravno klasifikuje slike. Također možete vizualizirati predviđanja modela na skupu podataka za validaciju kako biste stekli uvid u njegove prednosti i slabosti. AutoML Vision vam omogućava da ponavljate svoj model tako što ćete poboljšati podatke o obuci, prilagoditi hiperparametare i ponovo obučiti model kako biste poboljšali njegove performanse.
Nakon što budete zadovoljni performansama svog obučenog modela, možete ga primijeniti da biste predviđali nove, nevidljive slike. AutoML Vision pruža REST API koji vam omogućava da integrišete svoj model u svoje aplikacije ili usluge. Možete poslati slikovne podatke API-ju i on će vratiti predviđene oznake ili granične okvire na osnovu zaključka obučenog modela.
Obuka modela koristeći AutoML Vision uključuje pripremu podataka, kreiranje skupa podataka, obuku modela, evaluaciju i primenu. Prateći ovaj proces, možete iskoristiti moć AutoML Visiona za obuku prilagođenih modela mašinskog učenja za zadatke prepoznavanja slika, bez potrebe za opsežnim znanjem o algoritmima dubokog učenja ili postavljanju infrastrukture.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Da li je moguće koristiti Kaggle za učitavanje finansijskih podataka i obavljanje statističke analize i predviđanja koristeći ekonometrijske modele kao što su R-kvadrat, ARIMA ili GARCH?
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- 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?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u mašinskom učenju