For at bygge en model i Google Cloud Machine Learning Engine skal du følge en struktureret arbejdsgang, der involverer forskellige komponenter. Disse komponenter omfatter forberedelse af dine data, definering af din model og træning af den. Lad os udforske hvert trin mere detaljeret.
1. Forberedelse af data:
Før du opretter en model, er det afgørende at forberede dine data korrekt. Dette involverer indsamling og forbehandling af dine data for at sikre deres kvalitet og egnethed til træning af en maskinlæringsmodel. Dataforberedelse kan omfatte aktiviteter såsom rengøring af data, håndtering af manglende værdier, normalisering eller skalering af funktioner og opdeling af data i trænings- og evalueringssæt.
2. Definition af modellen:
Når dine data er klar, er næste trin at definere din maskinlæringsmodel. I Google Cloud Machine Learning Engine kan du definere din model ved hjælp af TensorFlow, en populær open source-ramme for maskinlæring. TensorFlow giver dig mulighed for at bygge og træne forskellige typer modeller, såsom dybe neurale netværk, konvolutionelle neurale netværk, tilbagevendende neurale netværk og mere.
Når du definerer din model, skal du angive den arkitektur, lag og parametre, der udgør din model. Dette omfatter bestemmelse af antallet af lag, typen af aktiveringsfunktioner, optimeringsalgoritmen og eventuelle andre hyperparametre, der påvirker modellens adfærd. Definition af modellen er et afgørende skridt, der kræver omhyggelig overvejelse af det aktuelle problem og karakteristikaene af dine data.
3. Træning af modellen:
Efter at have defineret din model, kan du fortsætte med at træne den ved hjælp af de forberedte data. Træning involverer at fodre modellen med inputdata og justere dens parametre iterativt for at minimere forskellen mellem de forudsagte output og de faktiske output. Denne proces er kendt som optimering eller læring. Google Cloud Machine Learning Engine giver en distribueret træningsinfrastruktur, der giver dig mulighed for at træne din model effektivt på store datasæt.
Under træningen kan du overvåge din models ydeevne ved hjælp af evalueringsmålinger såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse eller tab. Ved at analysere disse målinger kan du vurdere, hvor godt din model lærer, og foretage justeringer, hvis det er nødvendigt. Træning af en maskinlæringsmodel kræver ofte flere iterationer for at opnå det ønskede præstationsniveau.
4. Implementering af modellen:
Når din model er trænet, kan du implementere den til Google Cloud Machine Learning Engine til visning af forudsigelser. Implementering involverer at skabe et slutpunkt, der kan modtage inputdata og generere forudsigelser baseret på den trænede model. Den implementerede model kan tilgås gennem RESTful API'er, så du kan integrere den problemfrit i dine applikationer eller systemer.
Når du implementerer modellen, kan du angive den ønskede skaleringsadfærd, antallet af forekomster og andre implementeringskonfigurationer for at sikre optimal ydeevne og tilgængelighed. Google Cloud Machine Learning Engine leverer robust infrastruktur til visning af forudsigelser i stor skala, hvilket muliggør realtids- eller batch-inferens på store datamængder.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er tekst til tale (TTS), og hvordan fungerer det med kunstig intelligens?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Hvad betyder et større datasæt egentlig?
- Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hvad er ensamble learning?
- Hvad hvis en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sikre sig at vælge den rigtige?
- Har en maskinlæringsmodel brug for supervision under træningen?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning