För att bygga en modell i Google Cloud Machine Learning Engine måste du följa ett strukturerat arbetsflöde som involverar olika komponenter. Dessa komponenter inkluderar att förbereda din data, definiera din modell och träna den. Låt oss utforska varje steg mer i detalj.
1. Förbereda data:
Innan du skapar en modell är det viktigt att förbereda din data på lämpligt sätt. Detta involverar insamling och förbearbetning av dina data för att säkerställa dess kvalitet och lämplighet för att träna en maskininlärningsmodell. Dataförberedelse kan innefatta aktiviteter som att rensa data, hantera saknade värden, normalisera eller skala funktioner och dela upp data i utbildnings- och utvärderingsuppsättningar.
2. Definiera modellen:
När din data är klar är nästa steg att definiera din maskininlärningsmodell. I Google Cloud Machine Learning Engine kan du definiera din modell med TensorFlow, ett populärt ramverk för maskininlärning med öppen källkod. TensorFlow låter dig bygga och träna olika typer av modeller, såsom djupa neurala nätverk, konvolutionella neurala nätverk, återkommande neurala nätverk och mer.
När du definierar din modell måste du ange arkitekturen, lagren och parametrarna som din modell består av. Detta inkluderar att bestämma antalet lager, typen av aktiveringsfunktioner, optimeringsalgoritmen och alla andra hyperparametrar som påverkar modellens beteende. Att definiera modellen är ett avgörande steg som kräver noggrann övervägande av problemet och egenskaperna hos dina data.
3. Utbilda modellen:
Efter att ha definierat din modell kan du fortsätta att träna den med hjälp av förberedda data. Träning innebär att mata modellen med indata och att justera dess parametrar iterativt för att minimera skillnaden mellan de förutsagda utsignalerna och de faktiska utsignalerna. Denna process är känd som optimering eller inlärning. Google Cloud Machine Learning Engine tillhandahåller en distribuerad utbildningsinfrastruktur som gör att du kan träna din modell effektivt på stora datamängder.
Under utbildningen kan du övervaka prestandan för din modell med hjälp av utvärderingsmått som noggrannhet, precision, återkallelse eller förlust. Genom att analysera dessa mätvärden kan du bedöma hur väl din modell lär sig och göra justeringar vid behov. Att träna en maskininlärningsmodell kräver ofta flera iterationer för att uppnå önskad prestationsnivå.
4. Implementera modellen:
När din modell är utbildad kan du distribuera den till Google Cloud Machine Learning Engine för att visa förutsägelser. Implementering innebär att skapa en slutpunkt som kan ta emot indata och generera förutsägelser baserat på den tränade modellen. Den distribuerade modellen kan nås via RESTful API:er, så att du kan integrera den i dina applikationer eller system sömlöst.
När du distribuerar modellen kan du ange önskat skalningsbeteende, antalet instanser och andra distributionskonfigurationer för att säkerställa optimal prestanda och tillgänglighet. Google Cloud Machine Learning Engine tillhandahåller robust infrastruktur för att visa förutsägelser i stor skala, vilket möjliggör realtids- eller batch-inferens på stora datamängder.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning