Каб рэалізаваць мадэль штучнага інтэлекту, якая выконвае задачы машыннага навучання, трэба разумець асноўныя канцэпцыі і працэсы, звязаныя з машынным навучаннем. Машыннае навучанне (ML) - гэта падмноства штучнага інтэлекту (AI), які дазваляе сістэмам вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання.
Google Cloud Machine Learning забяспечвае платформу і інструменты для эфектыўнага ўкаранення, распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання.
Працэс укаранення мадэлі штучнага інтэлекту для машыннага навучання звычайна ўключае некалькі ключавых этапаў:
1. Вызначэнне праблемы: Першы крок - дакладнае вызначэнне праблемы, якую будзе вырашаць сістэма штучнага інтэлекту. Гэта ўключае ў сябе ідэнтыфікацыю ўваходных даных, жаданага выхаду і тыпу задачы машыннага навучання (напрыклад, класіфікацыя, рэгрэсія, кластэрызацыя).
2. Збор і падрыхтоўка даных: мадэлі машыннага навучання патрабуюць высакаякасных даных для навучання. Збор даных прадугледжвае збор адпаведных набораў даных, ачыстку даных для выдалення памылак або неадпаведнасцей і папярэднюю апрацоўку, каб зрабіць іх прыдатнымі для навучання.
3. Распрацоўка функцый: распрацоўка функцый прадугледжвае выбар і пераўтварэнне ўваходных даных для стварэння значных функцый, якія дапамагаюць мадэлі машыннага навучання рабіць дакладныя прагнозы. Гэты крок патрабуе ведаў аб вобласці і крэатыўнасці, каб атрымаць адпаведную інфармацыю з даных.
4. Выбар мадэлі: Выбар правільнага алгарытму машыннага навучання мае вырашальнае значэнне для поспеху сістэмы штучнага інтэлекту. Google Cloud Machine Learning прапануе мноства гатовых мадэляў і інструментаў для выбару найбольш прыдатнага алгарытму ў залежнасці ад разгляданай праблемы.
5. Навучанне мадэлі: Навучанне мадэлі машыннага навучання прадугледжвае падачу ў яе пазначаных даных і аптымізацыю яе параметраў для мінімізацыі памылкі прагназавання. Google Cloud Machine Learning забяспечвае маштабаваную інфраструктуру для эфектыўнага навучання мадэляў на вялікіх наборах даных.
6. Ацэнка мадэлі: пасля навучання мадэлі вельмі важна ацаніць яе прадукцыйнасць, выкарыстоўваючы дадзеныя праверкі, каб пераканацца, што яна добра абагульняе нябачныя даныя. Для ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі звычайна выкарыстоўваюцца такія паказчыкі, як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне і адзнака F1.
7. Настройка гіперпараметраў: Тонкая настройка гіперпараметраў мадэлі машыннага навучання вельмі важная для аптымізацыі яе прадукцыйнасці. Google Cloud Machine Learning прапануе інструменты аўтаматызаванай налады гіперпараметраў для аптымізацыі гэтага працэсу і павышэння дакладнасці мадэлі.
8. Разгортванне мадэлі: пасля навучання і ацэнкі мадэлі яе трэба разгарнуць, каб рабіць прагнозы на новых дадзеных. Google Cloud Machine Learning прадастаўляе паслугі па разгортванні для інтэграцыі мадэлі ў вытворчыя сістэмы і стварэння прагнозаў у рэальным часе.
9. Маніторынг і абслугоўванне: бесперапынны маніторынг разгорнутай мадэлі мае вырашальнае значэнне для таго, каб яе прадукцыйнасць заставалася аптымальнай на працягу доўгага часу. Маніторынг дрэйфу ў размеркаванні даных, дэградацыі мадэлі і абнаўленне мадэлі па меры неабходнасці важныя для падтрымання эфектыўнасці сістэмы штучнага інтэлекту.
Укараненне мадэлі штучнага інтэлекту для машыннага навучання прадугледжвае сістэматычны падыход, які ўключае вызначэнне праблемы, падрыхтоўку даных, выбар мадэлі, навучанне, ацэнку, разгортванне і абслугоўванне.
Воблачнае машыннае навучанне Google прапануе поўны набор інструментаў і сэрвісаў для эфектыўнай распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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?
- Што такое TensorBoard?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning