За да изградите модел в Google Cloud Machine Learning Engine, трябва да следвате структуриран работен процес, който включва различни компоненти. Тези компоненти включват подготовка на вашите данни, дефиниране на вашия модел и обучението му. Нека разгледаме всяка стъпка по-подробно.
1. Подготовка на данните:
Преди да създадете модел, е важно да подготвите данните си по подходящ начин. Това включва събиране и предварителна обработка на вашите данни, за да се гарантира тяхното качество и пригодност за обучение на модел за машинно обучение. Подготовката на данните може да включва дейности като почистване на данните, обработка на липсващи стойности, нормализиране или мащабиране на функции и разделяне на данните на набори за обучение и оценка.
2. Дефиниране на модела:
След като вашите данни са готови, следващата стъпка е да дефинирате вашия модел на машинно обучение. В Google Cloud Machine Learning Engine можете да дефинирате своя модел с помощта на TensorFlow, популярна рамка за машинно обучение с отворен код. TensorFlow ви позволява да изграждате и обучавате различни видове модели, като дълбоки невронни мрежи, конволюционни невронни мрежи, повтарящи се невронни мрежи и др.
Когато дефинирате вашия модел, трябва да посочите архитектурата, слоевете и параметрите, които съставляват вашия модел. Това включва определяне на броя на слоевете, вида на функциите за активиране, алгоритъма за оптимизация и всякакви други хиперпараметри, които влияят върху поведението на модела. Дефинирането на модела е решаваща стъпка, която изисква внимателно разглеждане на разглеждания проблем и характеристиките на вашите данни.
3. Обучение на модела:
След като дефинирате вашия модел, можете да продължите да го обучавате, като използвате подготвените данни. Обучението включва захранване на модела с входни данни и коригиране на неговите параметри итеративно, за да се минимизира разликата между прогнозираните изходи и действителните изходи. Този процес е известен като оптимизация или обучение. Google Cloud Machine Learning Engine предоставя разпределена инфраструктура за обучение, която ви позволява да обучавате модела си ефективно върху големи набори от данни.
По време на обучение можете да наблюдавате ефективността на вашия модел, като използвате показатели за оценка като точност, прецизност, припомняне или загуба. Като анализирате тези показатели, можете да прецените колко добре се обучава вашият модел и да направите корекции, ако е необходимо. Обучението на модел за машинно обучение често изисква множество итерации, за да се постигне желаното ниво на производителност.
4. Разгръщане на модела:
След като вашият модел бъде обучен, можете да го внедрите в Google Cloud Machine Learning Engine за обслужване на прогнози. Внедряването включва създаване на крайна точка, която може да получава входни данни и да генерира прогнози въз основа на обучения модел. Внедреният модел може да бъде достъпен чрез RESTful API, което ви позволява да го интегрирате безпроблемно във вашите приложения или системи.
Когато разгръщате модела, можете да укажете желаното поведение на мащабиране, броя на екземплярите и други конфигурации за разгръщане, за да осигурите оптимална производителност и наличност. Google Cloud Machine Learning Engine предоставя стабилна инфраструктура за обслужване на прогнози в мащаб, позволявайки изводи в реално време или групови изводи за големи обеми от данни.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- 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?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning