За да се приложи AI модел, който изпълнява задачи за машинно обучение, човек трябва да разбере основните концепции и процеси, включени в машинното обучение. Машинното обучение (ML) е подмножество от изкуствен интелект (AI), което позволява на системите да се учат и подобряват от опита, без да бъдат изрично програмирани.
Google Cloud Machine Learning предоставя платформа и инструменти за ефективно внедряване, разработване и внедряване на модели за машинно обучение.
Процесът на внедряване на AI модел за машинно обучение обикновено включва няколко ключови стъпки:
1. Дефиниране на проблема: Първата стъпка е ясно да се дефинира проблемът, който AI системата ще адресира. Това включва идентифициране на входните данни, желания изход и вида на задачата за машинно обучение (напр. класификация, регресия, клъстериране).
2. Събиране и подготовка на данни: Моделите за машинно обучение изискват висококачествени данни за обучение. Събирането на данни включва събиране на подходящи набори от данни, почистване на данните за отстраняване на грешки или несъответствия и предварителна обработка, за да станат подходящи за обучение.
3. Инженеринг на функции: Инженеринг на функции включва избор и трансформиране на входните данни за създаване на значими функции, които помагат на модела за машинно обучение да прави точни прогнози. Тази стъпка изисква познания в областта и креативност, за да се извлече подходяща информация от данните.
4. Избор на модел: Изборът на правилния алгоритъм за машинно обучение е от решаващо значение за успеха на AI системата. Google Cloud Machine Learning предлага разнообразие от предварително изградени модели и инструменти за избор на най-подходящия алгоритъм въз основа на проблема.
5. Обучение на модела: Обучението на модела за машинно обучение включва захранването му с етикетирани данни и оптимизиране на параметрите му, за да се минимизира грешката при прогнозиране. Google Cloud Machine Learning осигурява мащабируема инфраструктура за ефективно обучение на модели върху големи набори от данни.
6. Оценка на модела: След обучението на модела е от съществено значение да се оцени неговото представяне, като се използват данни за валидиране, за да се гарантира, че той се обобщава добре към невиждани данни. Показатели като точност, прецизност, припомняне и F1 резултат обикновено се използват за оценка на ефективността на модела.
7. Настройка на хиперпараметри: Фината настройка на хиперпараметрите на модела за машинно обучение е от съществено значение за оптимизиране на неговата производителност. Google Cloud Machine Learning предлага автоматизирани инструменти за настройка на хиперпараметри за рационализиране на този процес и подобряване на точността на модела.
8. Внедряване на модела: След като моделът бъде обучен и оценен, той трябва да бъде внедрен, за да прави прогнози за нови данни. Google Cloud Machine Learning предоставя услуги за внедряване, за да интегрира модела в производствени системи и да прави прогнози в реално време.
9. Мониторинг и поддръжка: Непрекъснатият мониторинг на внедрения модел е от решаващо значение, за да се гарантира, че неговата производителност остава оптимална във времето. Мониторингът за отклонение в разпространението на данни, влошаването на модела и актуализирането на модела, ако е необходимо, са от съществено значение за поддържане на ефективността на AI системата.
Внедряването на AI модел за машинно обучение включва систематичен подход, който включва дефиниране на проблем, подготовка на данни, избор на модел, обучение, оценка, внедряване и поддръжка.
Google Cloud Machine Learning предлага изчерпателен набор от инструменти и услуги за улесняване на ефективното разработване и внедряване на модели за машинно обучение.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
- Какво е TensorBoard?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning