Hoe kan ons voorspellings maak deur beramers in Google Cloud Machine Learning te gebruik, en wat is die uitdagings om klerebeelde te klassifiseer?
In Google Wolk-masjienleer kan voorspellings gemaak word deur beramers te gebruik, wat hoëvlak-API's is wat die proses van bou en opleiding van masjienleermodelle vergemaklik. Beramers bied 'n koppelvlak vir opleiding, evaluering en voorspelling, wat dit makliker maak om robuuste en skaalbare masjienleeroplossings te ontwikkel.
Om voorspellings te maak deur beramers in Google Wolk-masjienleer te gebruik, kan die volgende stappe gevolg word:
1. Definieer die invoerfunksie: 'n Insetfunksie word gebruik om die data aan die model te verskaf tydens opleiding, evaluering en voorspelling. Dit skakel die invoerdata om in 'n formaat wat deur die model verbruik kan word. Die invoerfunksie kan geïmplementeer word deur die `tf.data.Dataset` API te gebruik, wat doeltreffende hantering van groot datastelle moontlik maak.
2. Definieer die kenmerkkolomme: Kenmerkkolomme word gebruik om die invoerdataformaat vir die model te spesifiseer. Hulle definieer die stel kenmerke wat vir opleiding en voorspelling gebruik sal word. Kenmerkkolomme kan kategories wees (bv. vir klerebeelde kan dit die tipe klere wees) of numeries (bv. vir klerebeelde kan dit die pixelwaardes van die prent wees).
3. Stel die beramer voor: Skatters is voorafgeboude modelle wat vir spesifieke take aangepas kan word. Google Cloud Machine Learning bied 'n verskeidenheid voorafgeboude beramers wat vir verskillende tipes masjienleerprobleme gebruik kan word. Byvoorbeeld, in die geval van klassifikasie van klerebeelde, kan die `tf.estimator.DNNClassifier` beramer gebruik word.
4. Lei die model op: Die beramer se `trein`-metode word gebruik om die model op te lei. Tydens opleiding leer die model die patrone en verwantskappe in die insetdata. Die opleidingsproses behels die optimalisering van die model se parameters om die verskil tussen die voorspelde uitset en die werklike uitset te minimaliseer.
5. Evalueer die model: Na opleiding kan die model se prestasie geëvalueer word deur gebruik te maak van die `evalueer` metode van die beramer. Dit verskaf maatstawwe soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping en F1-telling, wat gebruik kan word om die model se doeltreffendheid te assesseer.
6. Maak voorspellings: Sodra die model opgelei en geëvalueer is, kan dit gebruik word om voorspellings op nuwe, onsigbare data te maak. Die `voorspel`-metode van die beramer word gebruik om voorspellings te genereer. Die invoerdata vir voorspelling moet in dieselfde formaat as die opleidingsdata verskaf word.
Uitdagings om klerebeelde te klassifiseer sluit in:
1. Veranderlikheid in voorkoms: Klerebeelde kan baie verskil in terme van kleur, tekstuur, styl en ander visuele eienskappe. Hierdie wisselvalligheid maak dit uitdagend om klere-items akkuraat te klassifiseer op grond van hul beelde alleen.
2. Okklusie en posevariasies: Klere-items kan gedeeltelik gesluit wees of in verskillende houdings gedra word, wat dit moeilik maak om al die relevante visuele kenmerke vir klassifikasie vas te vang.
3. Ooreenstemming tussen klasse: Sommige kledingstukke kan soortgelyke visuele eienskappe hê, wat dit moeilik maak om tussen hulle te onderskei. Byvoorbeeld, om te onderskei tussen 'n hemp en 'n bloes op grond van 'n beeld alleen kan uitdagend wees.
4. Skaal en resolusie: Klerebeelde kan verskillende skale en resolusies hê, wat die werkverrigting van beeldklassifikasiealgoritmes kan beïnvloed. Lae-resolusie-beelde het dalk nie fynkorrelige besonderhede nie, terwyl hoë-resolusie-beelde rekenaaruitdagings kan stel.
5. Datawanbalans: Die verspreiding van klere-items oor verskillende klasse kan ongebalanseerd wees, met sommige klasse met meer voorbeelde as ander. Dit kan lei tot bevooroordeelde modelle wat goed presteer op meerderheidsklasse maar swak op minderheidsklasse.
Om hierdie uitdagings aan te spreek vereis die gebruik van gevorderde masjienleertegnieke, soos diep leer, wat outomaties relevante kenmerke uit rou beelddata kan leer. Boonop kan tegnieke soos datavergroting, oordragleer en modelsamestelling aangewend word om die werkverrigting van klerebeeldklassifikasiemodelle te verbeter.
Voorspellings kan gemaak word deur beramers in Google Wolk-masjienleer te gebruik deur die invoerfunksie, kenmerkkolomme te definieer, die beramer te instansieer, die model op te lei, sy werkverrigting te evalueer en voorspellings oor nuwe data te maak. Klassifikasie van klerebeelde stel verskeie uitdagings in as gevolg van die variasie in voorkoms, okklusie en posevariasies, ooreenkoms tussen klasse, skaal en resolusie, en datawanbalans. Om hierdie uitdagings te oorkom, vereis die gebruik van gevorderde masjienleertegnieke en noukeurige oorweging van die spesifieke kenmerke van die modedatastel.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kan NLG-modellogika vir ander doeleindes as NLG gebruik word, soos handelsvoorspelling?
- Wat is 'n paar meer gedetailleerde fases van masjienleer?
- Is TensorBoard die mees aanbevole hulpmiddel vir modelvisualisering?
- Wanneer die data skoongemaak word, hoe kan mens verseker dat die data nie bevooroordeeld is nie?
- Hoe help masjienleer kliënte met die aankoop van dienste en produkte?
- Hoekom is masjienleer belangrik?
- Wat is die verskillende tipes masjienleer?
- Moet aparte data gebruik word in die daaropvolgende stappe van die opleiding van 'n masjienleermodel?
- Wat is die betekenis van die term bedienerlose voorspelling op skaal?
- Wat sal gebeur as die toetssteekproef 90% is terwyl evaluering of voorspellende steekproef 10% is?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning