Како можете да обучите модел користећи АутоМЛ Висион?
Да бисте обучили модел користећи АутоМЛ Висион, можете пратити корак по корак процес који укључује припрему података, обуку модела и евалуацију. АутоМЛ Висион је моћна алатка коју обезбеђује Гоогле Цлоуд и која поједностављује процес обуке прилагођених модела машинског учења за задатке препознавања слика. Користи алгоритме дубоког учења и аутоматизује многе сложене задатке укључене у обуку модела.
Први корак у обуци модела који користи АутоМЛ Висион је прикупљање и припрема ваших података о обуци. Ови подаци треба да се састоје од скупа означених слика које представљају различите класе или категорије које желите да ваш модел препозна. Важно је осигурати да су ваши подаци о обуци разноврсни и репрезентативни за сценарије из стварног свијета на које очекујете да ће се ваш модел сусрести. Што су ваши подаци о обуци разноврснији и свеобухватнији, то ће ваш модел боље моћи да генерализује и прави тачна предвиђања.
Када имате спремне податке за обуку, можете да пређете на следећи корак, а то је да креирате скуп података у интерфејсу АутоМЛ Висион. Ово укључује отпремање ваших слика тренинга и пружање одговарајућих ознака за сваку слику. АутоМЛ Висион подржава различите формате слика, укључујући ЈПЕГ и ПНГ. Поред тога, такође можете да обезбедите граничне оквире за задатке откривања објеката, што додатно побољшава могућности вашег модела.
Након креирања скупа података, можете започети процес обуке модела. АутоМЛ Висион користи технику која се зове трансферно учење, која вам омогућава да искористите унапред обучене моделе који су обучени на великим скуповима података. Овај приступ значајно смањује количину података за обуку и рачунарских ресурса потребних за постизање добрих перформанси. АутоМЛ Висион пружа избор унапред обучених модела, као што су ЕффициентНет и МобилеНет, које можете изабрати на основу ваших специфичних захтева.
Током процеса обуке, АутоМЛ Висион фино подешава унапред обучени модел користећи ваше означене податке о обуци. Он аутоматски прилагођава параметре модела и оптимизује архитектуру модела како би побољшао његове перформансе на вашем специфичном задатку. Процес обуке је обично итеративан, са више епоха или итерација, како би се постепено побољшала тачност модела. АутоМЛ Висион такође изводи технике повећања података, као што су насумичне ротације и преокретања, да би додатно побољшао могућности генерализације модела.
Када се обука заврши, АутоМЛ Висион вам пружа метрику евалуације за процену перформанси вашег модела. Ове метрике укључују прецизност, памћење и Ф1 резултат, који мере способност модела да правилно класификује слике. Такође можете да визуелизујете предвиђања модела на скупу података за валидацију да бисте стекли увид у његове предности и слабости. АутоМЛ Висион вам омогућава да понављате свој модел пречишћавањем података о обуци, прилагођавањем хиперпараметара и поновном обуком модела да бисте побољшали његове перформансе.
Након што будете задовољни перформансама свог обученог модела, можете га применити да бисте предвиђали нове, невидљиве слике. АутоМЛ Висион обезбеђује РЕСТ АПИ који вам омогућава да интегришете свој модел у своје апликације или услуге. Можете да пошаљете податке о слици АПИ-ју и он ће вратити предвиђене ознаке или граничне оквире на основу закључивања обученог модела.
Обука модела користећи АутоМЛ Висион укључује припрему података, креирање скупа података, обуку модела, евалуацију и примену. Пратећи овај процес, можете искористити моћ АутоМЛ Висион-а за обуку прилагођених модела машинског учења за задатке препознавања слика, без потребе за опсежним познавањем алгоритама дубоког учења или подешавања инфраструктуре.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Када је језгро рачвано са подацима, а оригинал је приватан, да ли рачвано језгро може бити јавно и ако јесте, то није повреда приватности?
- 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?
- Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса и управља гашењем ресурса након што се обука модела заврши?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу