Als u een model wilt bouwen in de Google Cloud Machine Learning Engine, moet u een gestructureerde workflow volgen die verschillende componenten omvat. Deze componenten omvatten het voorbereiden van uw gegevens, het definiëren van uw model en het trainen ervan. Laten we elke stap in meer detail onderzoeken.
1. De gegevens voorbereiden:
Voordat u een model maakt, is het van cruciaal belang om uw gegevens op de juiste manier voor te bereiden. Dit omvat het verzamelen en voorbewerken van uw gegevens om de kwaliteit en geschiktheid ervan voor het trainen van een machine learning-model te garanderen. Gegevensvoorbereiding kan activiteiten omvatten zoals het opschonen van de gegevens, het omgaan met ontbrekende waarden, het normaliseren of schalen van functies en het opsplitsen van de gegevens in trainings- en evaluatiesets.
2. Het model definiëren:
Zodra uw gegevens gereed zijn, is de volgende stap het definiëren van uw machine learning-model. In de Google Cloud Machine Learning Engine kunt u uw model definiëren met behulp van TensorFlow, een populair open source machine learning-framework. Met TensorFlow kunt u verschillende soorten modellen bouwen en trainen, zoals diepe neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken, terugkerende neurale netwerken en meer.
Wanneer u uw model definieert, moet u de architectuur, lagen en parameters opgeven waaruit uw model bestaat. Dit omvat het bepalen van het aantal lagen, het type activeringsfuncties, het optimalisatiealgoritme en eventuele andere hyperparameters die het gedrag van het model beïnvloeden. Het definiëren van het model is een cruciale stap die een zorgvuldige afweging van het probleem en de kenmerken van uw gegevens vereist.
3. Het model trainen:
Nadat u uw model hebt gedefinieerd, kunt u doorgaan met het trainen ervan met behulp van de voorbereide gegevens. Training omvat het voeden van het model met invoergegevens en het iteratief aanpassen van de parameters ervan om het verschil tussen de voorspelde output en de werkelijke output te minimaliseren. Dit proces staat bekend als optimalisatie of leren. De Google Cloud Machine Learning Engine biedt een gedistribueerde trainingsinfrastructuur waarmee u uw model efficiënt kunt trainen op grote datasets.
Tijdens de training kunt u de prestaties van uw model controleren met behulp van evaluatiestatistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, terugroepen of verlies. Door deze statistieken te analyseren, kunt u beoordelen hoe goed uw model leert en indien nodig aanpassingen maken. Het trainen van een machine learning-model vereist vaak meerdere iteraties om het gewenste prestatieniveau te bereiken.
4. Het model implementeren:
Zodra uw model is getraind, kunt u het implementeren in de Google Cloud Machine Learning Engine om voorspellingen te doen. Bij de implementatie gaat het om het creëren van een eindpunt dat invoergegevens kan ontvangen en voorspellingen kan genereren op basis van het getrainde model. Het geïmplementeerde model is toegankelijk via RESTful API's, waardoor u het naadloos in uw applicaties of systemen kunt integreren.
Wanneer u het model implementeert, kunt u het gewenste schaalgedrag, het aantal exemplaren en andere implementatieconfiguraties opgeven om optimale prestaties en beschikbaarheid te garanderen. De Google Cloud Machine Learning Engine biedt een robuuste infrastructuur voor het op grote schaal weergeven van voorspellingen, waardoor realtime of batchgewijze inferentie op grote hoeveelheden gegevens mogelijk is.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning