Каб стварыць мадэль у Google Cloud Machine Learning Engine, вам трэба прытрымлівацца структураванага працоўнага працэсу, які ўключае розныя кампаненты. Гэтыя кампаненты ўключаюць у сябе падрыхтоўку даных, вызначэнне вашай мадэлі і яе навучанне. Давайце разгледзім кожны крок больш падрабязна.
1. Падрыхтоўка дадзеных:
Перш чым ствараць мадэль, вельмі важна падрыхтаваць дадзеныя належным чынам. Гэта прадугледжвае збор і папярэднюю апрацоўку вашых даных для забеспячэння іх якасці і прыдатнасці для навучання мадэлі машыннага навучання. Падрыхтоўка даных можа ўключаць у сябе такія мерапрыемствы, як ачыстка даных, апрацоўка адсутных значэнняў, нармалізацыя або маштабаванне функцый, а таксама разбіццё даных на навучальныя і ацэначныя наборы.
2. Вызначэнне мадэлі:
Калі вашы даныя будуць гатовыя, наступным крокам будзе вызначэнне вашай мадэлі машыннага навучання. У Google Cloud Machine Learning Engine вы можаце вызначыць сваю мадэль з дапамогай TensorFlow, папулярнай структуры машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам. TensorFlow дазваляе ствараць і навучаць розныя тыпы мадэляў, такія як глыбокія нейронавыя сеткі, згорткавыя нейронавыя сеткі, рэкурэнтныя нейронавыя сеткі і інш.
Пры вызначэнні вашай мадэлі вам неабходна ўказаць архітэктуру, слаі і параметры, якія складаюць вашу мадэль. Гэта ўключае ў сябе вызначэнне колькасці слаёў, тыпу функцый актывацыі, алгарытму аптымізацыі і любых іншых гіперпараметраў, якія ўплываюць на паводзіны мадэлі. Вызначэнне мадэлі - важны крок, які патрабуе ўважлівага разгляду разгляданай праблемы і характарыстык вашых даных.
3. Навучанне мадэлі:
Пасля вызначэння вашай мадэлі вы можаце перайсці да яе навучання з выкарыстаннем падрыхтаваных даных. Навучанне прадугледжвае падачу ўваходных даных у мадэль і перыядычную карэкціроўку яе параметраў, каб мінімізаваць розніцу паміж прагназуемымі і фактычнымі вынікамі. Гэты працэс вядомы як аптымізацыя або навучанне. Google Cloud Machine Learning Engine забяспечвае размеркаваную навучальную інфраструктуру, якая дазваляе вам эфектыўна навучаць сваю мадэль на вялікіх наборах даных.
Падчас навучання вы можаце кантраляваць прадукцыйнасць вашай мадэлі, выкарыстоўваючы ацэначныя паказчыкі, такія як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне або страты. Аналізуючы гэтыя паказчыкі, вы можаце ацаніць, наколькі добра навучаецца ваша мадэль, і пры неабходнасці ўнесці карэктывы. Навучанне мадэлі машыннага навучання часта патрабуе некалькіх ітэрацый для дасягнення патрэбнага ўзроўню прадукцыйнасці.
4. Разгортванне мадэлі:
Пасля навучання вашай мадэлі вы можаце разгарнуць яе ў Google Cloud Machine Learning Engine для абслугоўвання прагнозаў. Разгортванне прадугледжвае стварэнне канчатковай кропкі, якая можа атрымліваць ўваходныя даныя і ствараць прагнозы на аснове навучанай мадэлі. Доступ да разгорнутай мадэлі можна атрымаць праз RESTful API, што дазваляе бесперашкодна інтэграваць яе ў вашы прыкладанні або сістэмы.
Пры разгортванні мадэлі вы можаце задаць жаданыя паводзіны маштабавання, колькасць асобнікаў і іншыя канфігурацыі разгортвання, каб забяспечыць аптымальную прадукцыйнасць і даступнасць. Google Cloud Machine Learning Engine забяспечвае надзейную інфраструктуру для абслугоўвання прагнозаў у маштабе, дазваляючы рабіць высновы ў рэжыме рэальнага часу або пакетна для вялікіх аб'ёмаў даных.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning