Hoe kan u 'n model oplei met AutoML Vision?
Om 'n model met AutoML Vision op te lei, kan jy 'n stap-vir-stap proses volg wat datavoorbereiding, modelopleiding en evaluering behels. AutoML Vision is 'n kragtige hulpmiddel wat deur Google Cloud verskaf word wat die proses van opleiding van pasgemaakte masjienleermodelle vir beeldherkenningstake vereenvoudig. Dit maak gebruik van diep leeralgoritmes en outomatiseer baie van die komplekse take wat by modelopleiding betrokke is.
Die eerste stap in die opleiding van 'n model met behulp van AutoML Vision is om jou opleidingsdata te versamel en voor te berei. Hierdie data moet bestaan uit 'n stel benoemde beelde wat die verskillende klasse of kategorieë verteenwoordig wat jy wil hê jou model moet herken. Dit is belangrik om te verseker dat u opleidingsdata uiteenlopend is en verteenwoordigend is van die werklike scenario's wat u verwag dat u model sal teëkom. Hoe meer gevarieerd en omvattender jou opleidingsdata is, hoe beter sal jou model in staat wees om te veralgemeen en akkurate voorspellings te maak.
Sodra jy jou opleidingsdata gereed het, kan jy voortgaan na die volgende stap, wat is om 'n datastel in die AutoML Vision-koppelvlak te skep. Dit behels die oplaai van jou opleidingsbeelde en die verskaffing van die ooreenstemmende etikette vir elke prent. AutoML Vision ondersteun verskeie beeldformate, insluitend JPEG en PNG. Daarbenewens kan jy ook begrensingsblokkies vir objekbespeuringstake verskaf, wat die vermoëns van jou model verder verbeter.
Nadat u die datastel geskep het, kan u die modelopleidingsproses begin. AutoML Vision gebruik 'n tegniek genaamd oordragleer, wat jou toelaat om vooraf-opgeleide modelle wat op grootskaalse datastelle opgelei is, te benut. Hierdie benadering verminder aansienlik die hoeveelheid opleidingsdata en rekenaarhulpbronne wat nodig is om goeie prestasie te behaal. AutoML Vision bied 'n seleksie van vooraf-opgeleide modelle, soos EfficientNet en MobileNet, waaruit jy kan kies op grond van jou spesifieke vereistes.
Tydens die opleidingsproses verfyn AutoML Vision die vooraf-opgeleide model met behulp van jou benoemde opleidingsdata. Dit pas outomaties die model se parameters aan en optimaliseer die model se argitektuur om sy werkverrigting op jou spesifieke taak te verbeter. Die opleidingsproses is tipies iteratief, met veelvuldige tydperke of iterasies, om die model se akkuraatheid geleidelik te verbeter. AutoML Vision voer ook datavergrotingstegnieke uit, soos ewekansige rotasies en flips, om die veralgemeningsvermoëns van die model verder te verbeter.
Sodra die opleiding voltooi is, voorsien AutoML Vision jou van evalueringsstatistieke om die prestasie van jou model te assesseer. Hierdie maatstawwe sluit presisie, herroeping en die F1-telling in, wat die model se vermoë meet om beelde korrek te klassifiseer. Jy kan ook die model se voorspellings op 'n valideringsdatastel visualiseer om insigte te kry in sy sterk- en swakpunte. AutoML Vision laat jou toe om jou model te herhaal deur die opleidingsdata te verfyn, hiperparameters aan te pas en die model weer op te lei om sy werkverrigting te verbeter.
Nadat jy tevrede is met die werkverrigting van jou opgeleide model, kan jy dit ontplooi om voorspellings op nuwe, ongesiene beelde te maak. AutoML Vision bied 'n REST API wat jou toelaat om jou model in jou toepassings of dienste te integreer. Jy kan beelddata na die API stuur, en dit sal die voorspelde etikette of grenskasies terugstuur op grond van die opgeleide model se afleiding.
Opleiding van 'n model met behulp van AutoML Vision behels datavoorbereiding, datastelskepping, modelopleiding, evaluering en ontplooiing. Deur hierdie proses te volg, kan jy die krag van AutoML Vision benut om pasgemaakte masjienleermodelle vir beeldherkenningstake op te lei, sonder die behoefte aan uitgebreide kennis van diepleeralgoritmes of infrastruktuuropstelling.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wanneer 'n kern met data gevurk is en die oorspronklike is privaat, kan die gevurkte een publiek wees en indien wel, is dit nie 'n privaatheidskending nie?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer