برای ساخت یک مدل در موتور یادگیری ماشین ابری گوگل، باید یک گردش کار ساختاریافته را دنبال کنید که شامل اجزای مختلف است. این مولفه ها شامل آماده سازی داده های شما، تعریف مدل شما و آموزش آن است. بیایید هر مرحله را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم.
1. آماده سازی داده ها:
قبل از ایجاد یک مدل، بسیار مهم است که داده های خود را به طور مناسب آماده کنید. این شامل جمع آوری و پیش پردازش داده های شما برای اطمینان از کیفیت و مناسب بودن آن برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی است. آمادهسازی دادهها ممکن است شامل فعالیتهایی مانند پاک کردن دادهها، مدیریت مقادیر از دست رفته، عادیسازی یا مقیاسبندی ویژگیها، و تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی و ارزیابی باشد.
2. تعریف مدل:
هنگامی که داده های شما آماده شد، گام بعدی این است که مدل یادگیری ماشین خود را تعریف کنید. در موتور یادگیری ماشین ابری گوگل، می توانید مدل خود را با استفاده از TensorFlow، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز محبوب، تعریف کنید. TensorFlow به شما امکان می دهد انواع مختلفی از مدل ها را بسازید و آموزش دهید، مانند شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی کانولوشن، شبکه های عصبی تکراری و غیره.
هنگام تعریف مدل خود، باید معماری، لایه ها و پارامترهای سازنده مدل خود را مشخص کنید. این شامل تعیین تعداد لایهها، نوع توابع فعالسازی، الگوریتم بهینهسازی و هر فراپارامتر دیگری است که بر رفتار مدل تأثیر میگذارد. تعریف مدل یک مرحله حیاتی است که نیاز به بررسی دقیق مشکل در دست و ویژگی های داده های شما دارد.
3. آموزش مدل:
پس از تعریف مدل خود، می توانید با استفاده از داده های آماده شده به آموزش آن اقدام کنید. آموزش شامل تغذیه مدل با داده های ورودی و تنظیم پارامترهای آن به صورت مکرر برای به حداقل رساندن تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و خروجی های واقعی است. این فرآیند به بهینه سازی یا یادگیری معروف است. Google Cloud Machine Learning Engine زیرساخت آموزشی توزیع شده ای را ارائه می دهد که به شما امکان می دهد مدل خود را به طور موثر بر روی مجموعه داده های بزرگ آموزش دهید.
در طول آموزش، می توانید عملکرد مدل خود را با استفاده از معیارهای ارزیابی مانند دقت، دقت، یادآوری یا از دست دادن نظارت کنید. با تجزیه و تحلیل این معیارها، می توانید میزان یادگیری مدل خود را ارزیابی کنید و در صورت لزوم تنظیمات را انجام دهید. آموزش یک مدل یادگیری ماشینی اغلب به تکرارهای متعدد برای دستیابی به سطح مطلوب عملکرد نیاز دارد.
4. استقرار مدل:
هنگامی که مدل شما آموزش داده شد، میتوانید آن را در موتور یادگیری ماشین ابری Google برای ارائه پیشبینیها مستقر کنید. استقرار شامل ایجاد یک نقطه پایانی است که می تواند داده های ورودی را دریافت کند و بر اساس مدل آموزش دیده پیش بینی ایجاد کند. مدل مستقر شده را می توان از طریق API های RESTful در دسترس قرار داد و به شما این امکان را می دهد که آن را به برنامه ها یا سیستم های خود یکپارچه ادغام کنید.
هنگام استقرار مدل، میتوانید رفتار مقیاسبندی مورد نظر، تعداد نمونهها و سایر پیکربندیهای استقرار را برای اطمینان از عملکرد و در دسترس بودن بهینه مشخص کنید. Google Cloud Machine Learning Engine زیرساخت قوی برای ارائه پیشبینیها در مقیاس فراهم میکند و امکان استنتاج همزمان یا دستهای را در مورد حجم زیادی از دادهها فراهم میکند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید