Da biste izgradili model u Google Cloud Machine Learning Engineu, trebate slijediti strukturirani tok rada koji uključuje različite komponente. Ove komponente uključuju pripremu vaših podataka, definiranje vašeg modela i obuku. Istražimo svaki korak detaljnije.
1. Priprema podataka:
Prije kreiranja modela, ključno je da svoje podatke pripremite na odgovarajući način. Ovo uključuje prikupljanje i prethodnu obradu vaših podataka kako bi se osigurao njihov kvalitet i prikladnost za obuku modela mašinskog učenja. Priprema podataka može uključivati aktivnosti kao što su čišćenje podataka, rukovanje nedostajućim vrijednostima, normaliziranje ili skaliranje karakteristika i dijeljenje podataka u skupove za obuku i evaluaciju.
2. Definiranje modela:
Kada su vaši podaci spremni, sljedeći korak je definiranje vašeg modela strojnog učenja. U Google Cloud Machine Learning Engineu možete definirati svoj model koristeći TensorFlow, popularni okvir za mašinsko učenje otvorenog koda. TensorFlow vam omogućava da izgradite i trenirate različite tipove modela, kao što su duboke neuronske mreže, konvolucione neuronske mreže, rekurentne neuronske mreže i još mnogo toga.
Kada definirate svoj model, morate navesti arhitekturu, slojeve i parametre koji čine vaš model. Ovo uključuje određivanje broja slojeva, tipa aktivacijskih funkcija, algoritma optimizacije i svih drugih hiperparametara koji utječu na ponašanje modela. Definiranje modela je ključni korak koji zahtijeva pažljivo razmatranje problema i karakteristika vaših podataka.
3. Obuka modela:
Nakon što definirate svoj model, možete nastaviti da ga trenirate koristeći pripremljene podatke. Obuka uključuje punjenje modela ulaznim podacima i iterativno prilagođavanje njegovih parametara kako bi se minimizirala 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 omogućava da efikasno trenirate svoj model na velikim skupovima podataka.
Tokom treninga, možete pratiti performanse vašeg modela koristeći metrike evaluacije kao što su tačnost, preciznost, opoziv ili gubitak. Analizom ovih metrika možete procijeniti koliko dobro vaš model uči i izvršiti prilagođavanja ako je potrebno. Obuka modela mašinskog učenja često zahteva višestruke iteracije da bi se postigao željeni nivo performansi.
4. Primjena modela:
Nakon što je vaš model obučen, možete ga primijeniti na Google Cloud Machine Learning Engine za posluživanje predviđanja. Primjena uključuje kreiranje krajnje točke koja može primati ulazne podatke i generirati predviđanja na osnovu obučenog modela. Primijenjenom modelu može se pristupiti preko RESTful API-ja, što vam omogućava da ga integrirate u svoje aplikacije ili sisteme neprimjetno.
Prilikom postavljanja modela, možete specificirati željeno ponašanje skaliranja, broj instanci i druge konfiguracije implementacije kako biste osigurali optimalne performanse i dostupnost. Google Cloud Machine Learning Engine pruža robusnu infrastrukturu za posluživanje predviđanja u velikom obimu, omogućavajući zaključivanje u realnom vremenu ili grupno za velike količine podataka.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning