Да бисте направили модел у Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-у, потребно је да пратите структурирани ток посла који укључује различите компоненте. Ове компоненте укључују припрему ваших података, дефинисање вашег модела и обуку. Хајде да детаљније истражимо сваки корак.
1. Припрема података:
Пре креирања модела, кључно је да своје податке припремите на одговарајући начин. Ово укључује прикупљање и претходну обраду ваших података како би се осигурао њихов квалитет и прикладност за обуку модела машинског учења. Припрема података може укључивати активности као што су чишћење података, руковање недостајућим вредностима, нормализовање или скалирање функција и подела података у скупове за обуку и евалуацију.
2. Дефинисање модела:
Када су ваши подаци спремни, следећи корак је дефинисање вашег модела машинског учења. У Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-у можете да дефинишете свој модел користећи ТенсорФлов, популарни оквир за машинско учење отвореног кода. ТенсорФлов вам омогућава да изградите и обучите различите типове модела, као што су дубоке неуронске мреже, конволуционе неуронске мреже, рекурентне неуронске мреже и још много тога.
Када дефинишете свој модел, потребно је да наведете архитектуру, слојеве и параметре који чине ваш модел. Ово укључује одређивање броја слојева, типа активационих функција, алгоритма оптимизације и свих других хиперпараметара који утичу на понашање модела. Дефинисање модела је кључни корак који захтева пажљиво разматрање проблема и карактеристика ваших података.
3. Обука модела:
Након што дефинишете свој модел, можете наставити да га обучавате користећи припремљене податке. Обука укључује пуњење модела улазним подацима и итеративно прилагођавање његових параметара како би се минимизирала разлика између предвиђених излаза и стварних излаза. Овај процес је познат као оптимизација или учење. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине пружа дистрибуирану инфраструктуру за обуку која вам омогућава да ефикасно обучите свој модел на великим скуповима података.
Током обуке, можете пратити перформансе свог модела користећи метрике евалуације као што су тачност, прецизност, опозив или губитак. Анализом ових метрика можете проценити колико добро ваш модел учи и извршити прилагођавања ако је потребно. Обука модела машинског учења често захтева вишеструке итерације да би се постигао жељени ниво перформанси.
4. Примена модела:
Када ваш модел буде обучен, можете да га примените на Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине за послуживање предвиђања. Примена подразумева креирање крајње тачке која може да прима улазне податке и генерише предвиђања на основу обученог модела. Примењеном моделу се може приступити преко РЕСТфул АПИ-ја, што вам омогућава да га неприметно интегришете у своје апликације или системе.
Када примењујете модел, можете да наведете жељено понашање скалирања, број инстанци и друге конфигурације примене да бисте обезбедили оптималне перформансе и доступност. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине пружа робусну инфраструктуру за послуживање предвиђања у великом обиму, омогућавајући закључивање у реалном времену или групно за велике количине података.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг