For å bygge en modell i Google Cloud Machine Learning Engine, må du følge en strukturert arbeidsflyt som involverer ulike komponenter. Disse komponentene inkluderer forberedelse av dataene dine, definering av modellen og opplæring av den. La oss utforske hvert trinn mer detaljert.
1. Klargjøring av data:
Før du lager en modell, er det avgjørende å forberede dataene dine på riktig måte. Dette innebærer å samle inn og forhåndsbehandle dataene dine for å sikre kvaliteten og egnetheten for opplæring av en maskinlæringsmodell. Dataforberedelse kan omfatte aktiviteter som å rense dataene, håndtere manglende verdier, normalisere eller skalere funksjoner og dele opp dataene i opplærings- og evalueringssett.
2. Definere modellen:
Når dataene dine er klare, er neste trinn å definere maskinlæringsmodellen din. I Google Cloud Machine Learning Engine kan du definere modellen din ved å bruke TensorFlow, et populært maskinlæringsrammeverk med åpen kildekode. TensorFlow lar deg bygge og trene ulike typer modeller, for eksempel dype nevrale nettverk, konvolusjonelle nevrale nettverk, tilbakevendende nevrale nettverk og mer.
Når du definerer modellen din, må du spesifisere arkitekturen, lagene og parameterne som utgjør modellen. Dette inkluderer å bestemme antall lag, typen aktiveringsfunksjoner, optimaliseringsalgoritmen og eventuelle andre hyperparametre som påvirker oppførselen til modellen. Å definere modellen er et avgjørende skritt som krever nøye vurdering av problemet og egenskapene til dataene dine.
3. Trening av modellen:
Etter å ha definert modellen din, kan du fortsette å trene den ved å bruke de forberedte dataene. Trening innebærer å mate modellen med inputdata og justere parameterne iterativt for å minimere forskjellen mellom de forutsagte utgangene og de faktiske utgangene. Denne prosessen er kjent som optimalisering eller læring. Google Cloud Machine Learning Engine gir en distribuert opplæringsinfrastruktur som lar deg trene modellen din effektivt på store datasett.
Under trening kan du overvåke ytelsen til modellen din ved å bruke evalueringsmålinger som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling eller tap. Ved å analysere disse beregningene kan du vurdere hvor godt modellen din lærer og foreta justeringer om nødvendig. Trening av en maskinlæringsmodell krever ofte flere iterasjoner for å oppnå ønsket ytelsesnivå.
4. Implementering av modellen:
Når modellen din er opplært, kan du distribuere den til Google Cloud Machine Learning Engine for å levere spådommer. Utrulling innebærer å lage et endepunkt som kan motta inndata og generere spådommer basert på den opplærte modellen. Den distribuerte modellen kan nås gjennom RESTful APIer, slik at du kan integrere den sømløst i applikasjonene eller systemene dine.
Når du distribuerer modellen, kan du spesifisere ønsket skaleringsatferd, antall forekomster og andre distribusjonskonfigurasjoner for å sikre optimal ytelse og tilgjengelighet. Google Cloud Machine Learning Engine gir robust infrastruktur for å levere spådommer i stor skala, som muliggjør sanntids- eller batchslutninger på store datavolumer.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er tekst til tale (TTS) og hvordan fungerer det med AI?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning