Om 'n model in die Google Cloud Machine Learning Engine te bou, moet jy 'n gestruktureerde werkvloei volg wat verskeie komponente behels. Hierdie komponente sluit in die voorbereiding van jou data, die definisie van jou model en opleiding daarvan. Kom ons ondersoek elke stap in meer besonderhede.
1. Voorbereiding van die data:
Voordat u 'n model skep, is dit noodsaaklik om u data behoorlik voor te berei. Dit behels die insameling en voorafverwerking van u data om die kwaliteit en geskiktheid daarvan vir die opleiding van 'n masjienleermodel te verseker. Datavoorbereiding kan aktiwiteite insluit soos die skoonmaak van die data, die hantering van ontbrekende waardes, normalisering of skaalfunksies, en die verdeling van die data in opleiding- en evalueringsstelle.
2. Definieer die model:
Sodra u data gereed is, is die volgende stap om u masjienleermodel te definieer. In die Google Cloud Machine Learning Engine kan jy jou model definieer met TensorFlow, 'n gewilde oopbron-masjienleerraamwerk. TensorFlow stel jou in staat om verskeie tipes modelle te bou en op te lei, soos diep neurale netwerke, konvolusionele neurale netwerke, herhalende neurale netwerke, en meer.
Wanneer jy jou model definieer, moet jy die argitektuur, lae en parameters spesifiseer waaruit jou model bestaan. Dit sluit in die bepaling van die aantal lae, die tipe aktiveringsfunksies, die optimaliseringsalgoritme en enige ander hiperparameters wat die gedrag van die model beïnvloed. Om die model te definieer is 'n deurslaggewende stap wat noukeurige oorweging van die probleem op hande en die kenmerke van jou data vereis.
3. Lei die model op:
Nadat u u model gedefinieer het, kan u voortgaan om dit op te lei deur die voorbereide data te gebruik. Opleiding behels om die model met insetdata te voed en sy parameters iteratief aan te pas om die verskil tussen die voorspelde uitsette en die werklike uitsette te minimaliseer. Hierdie proses staan bekend as optimalisering of leer. Die Google Cloud Machine Learning Engine bied 'n verspreide opleidingsinfrastruktuur wat jou toelaat om jou model doeltreffend op groot datastelle op te lei.
Tydens opleiding kan jy die werkverrigting van jou model monitor deur gebruik te maak van evalueringsmaatstawwe soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping of verlies. Deur hierdie maatstawwe te ontleed, kan jy assesseer hoe goed jou model leer en aanpassings maak indien nodig. Die opleiding van 'n masjienleermodel vereis dikwels veelvuldige iterasies om die verlangde vlak van prestasie te bereik.
4. Ontplooi die model:
Sodra jou model opgelei is, kan jy dit na die Google Cloud Machine Learning Engine ontplooi om voorspellings te bedien. Ontplooiing behels die skep van 'n eindpunt wat insetdata kan ontvang en voorspellings kan genereer gebaseer op die opgeleide model. Die ontplooide model kan verkry word deur RESTful API's, wat jou toelaat om dit naatloos in jou toepassings of stelsels te integreer.
Wanneer die model ontplooi word, kan jy die verlangde skaalgedrag, die aantal gevalle en ander ontplooiingskonfigurasies spesifiseer om optimale werkverrigting en beskikbaarheid te verseker. Die Google Wolk-masjienleer-enjin bied robuuste infrastruktuur om voorspellings op skaal te bedien, wat intydse of bondelafleiding oor groot volumes data moontlik maak.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning