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:
- У којој мери Kubeflow заиста поједностављује управљање радним процесима машинског учења на Kubernetes-у, с обзиром на додатну сложеност његове инсталације, одржавања и криве учења за мултидисциплинарне тимове?
- Како стручњак у Colab-у може оптимизовати коришћење бесплатних GPU/TPU јединица, управљати перзистентношћу података и зависностима између сесија и осигурати поновљивост и сарадњу у великим пројектима науке о подацима?
- Како сличност између изворног и циљног скупа података, заједно са техникама регуларизације и избором брзине учења, утиче на ефикасност трансферног учења примењеног путем TensorFlow Hub-а?
- По чему се приступ екстракције карактеристика разликује од финог подешавања у трансферном учењу помоћу TensorFlow Hub-а и у којим ситуацијама је сваки погоднији?
- Шта подразумевате под трансферним учењем и како мислите да се то односи на претходно обучене моделе које нуди TensorFlow Hub?
- Ако вашем лаптопу требају сати да тренира модел, како бисте користили виртуелну машину са ГПУ-ом и ЈупитерЛаб-ом да убрзате процес и организујете зависности без нарушавања вашег окружења?
- Ако већ локално користим свеске, зашто бих требало да користим JupyterLab на виртуелној машини са графичком картицом (GPU)? Како да управљам зависностима (pip/conda), подацима и дозволама без нарушавања окружења?
- Може ли неко без искуства у Пајтону и са основним појмовима вештачке интелигенције да користи TensorFlow.js за учитавање модела конвертованог из Кераса, интерпретацију датотеке model.json и шардова и обезбеђивање интерактивних предвиђања у реалном времену у прегледачу?
- Како стручњак за вештачку интелигенцију, али почетник у програмирању, може да искористи предности TensorFlow.js-а?
- Који је комплетан ток рада за припрему и обуку прилагођеног модела класификације слика помоћу AutoML Vision-а, од прикупљања података до имплементације модела?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу