Щоб побудувати модель у Google Cloud Machine Learning Engine, вам потрібно дотримуватися структурованого робочого процесу, який включає різні компоненти. Ці компоненти включають підготовку даних, визначення моделі та її навчання. Розглянемо кожен крок докладніше.
1. Підготовка даних:
Перш ніж створювати модель, дуже важливо підготувати дані належним чином. Це передбачає збір і попередню обробку ваших даних, щоб забезпечити їх якість і придатність для навчання моделі машинного навчання. Підготовка даних може включати такі дії, як очищення даних, обробка відсутніх значень, нормалізація або масштабування функцій, а також поділ даних на набори для навчання та оцінювання.
2. Визначення моделі:
Коли ваші дані будуть готові, наступним кроком буде визначення моделі машинного навчання. У Google Cloud Machine Learning Engine ви можете визначити свою модель за допомогою TensorFlow, популярного фреймворку машинного навчання з відкритим кодом. TensorFlow дозволяє створювати та навчати різні типи моделей, наприклад глибокі нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі тощо.
Визначаючи свою модель, вам потрібно вказати архітектуру, шари та параметри, які складають вашу модель. Це включає визначення кількості шарів, типу функцій активації, алгоритму оптимізації та будь-яких інших гіперпараметрів, які впливають на поведінку моделі. Визначення моделі є вирішальним кроком, який вимагає ретельного розгляду наявної проблеми та характеристик ваших даних.
3. Навчання моделі:
Після визначення вашої моделі ви можете перейти до її навчання, використовуючи підготовлені дані. Навчання передбачає подачу в модель вхідних даних і ітераційне коригування її параметрів, щоб мінімізувати різницю між прогнозованими та фактичними результатами. Цей процес відомий як оптимізація або навчання. Google Cloud Machine Learning Engine надає розподілену навчальну інфраструктуру, яка дозволяє ефективно навчати свою модель на великих наборах даних.
Під час навчання ви можете контролювати продуктивність своєї моделі за допомогою таких показників оцінки, як точність, точність, пригадування або втрата. Аналізуючи ці показники, ви можете оцінити, наскільки добре навчається ваша модель, і за потреби внести корективи. Навчання моделі машинного навчання часто вимагає кількох ітерацій для досягнення бажаного рівня продуктивності.
4. Розгортання моделі:
Коли ваша модель навчена, ви можете розгорнути її в Google Cloud Machine Learning Engine для надання прогнозів. Розгортання передбачає створення кінцевої точки, яка може отримувати вхідні дані та генерувати прогнози на основі навченої моделі. Доступ до розгорнутої моделі можна отримати через RESTful API, що дозволяє легко інтегрувати її у ваші програми чи системи.
Під час розгортання моделі ви можете вказати бажану поведінку масштабування, кількість екземплярів та інші конфігурації розгортання, щоб забезпечити оптимальну продуктивність і доступність. Google Cloud Machine Learning Engine забезпечує надійну інфраструктуру для надання прогнозів у масштабі, уможливлюючи в режимі реального часу або пакетний аналіз великих обсягів даних.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning