Google Cloud Machine Learning Engine-ში მოდელის შესაქმნელად, თქვენ უნდა მიჰყვეთ სტრუქტურირებულ სამუშაო პროცესს, რომელიც მოიცავს სხვადასხვა კომპონენტებს. ეს კომპონენტები მოიცავს თქვენი მონაცემების მომზადებას, თქვენი მოდელის განსაზღვრას და მის მომზადებას. მოდით განვიხილოთ თითოეული ნაბიჯი უფრო დეტალურად.
1. მონაცემების მომზადება:
მოდელის შექმნამდე გადამწყვეტია თქვენი მონაცემების სათანადოდ მომზადება. ეს გულისხმობს თქვენი მონაცემების შეგროვებას და წინასწარ დამუშავებას, რათა უზრუნველყოს მათი ხარისხი და ვარგისიანობა მანქანათმცოდნეობის მოდელის ტრენინგისთვის. მონაცემთა მომზადება შეიძლება მოიცავდეს ისეთ აქტივობებს, როგორიცაა მონაცემთა გაწმენდა, დაკარგული მნიშვნელობების დამუშავება, ფუნქციების ნორმალიზება ან მასშტაბირება და მონაცემების დაყოფა ტრენინგისა და შეფასების ნაკრებებად.
2. მოდელის განსაზღვრა:
როდესაც თქვენი მონაცემები მზად იქნება, შემდეგი ნაბიჯი არის თქვენი მანქანური სწავლის მოდელის განსაზღვრა. Google Cloud Machine Learning Engine-ში შეგიძლიათ განსაზღვროთ თქვენი მოდელი TensorFlow-ის გამოყენებით, ღია კოდის მანქანური სწავლების პოპულარული ჩარჩოს გამოყენებით. TensorFlow საშუალებას გაძლევთ შექმნათ და მოამზადოთ სხვადასხვა ტიპის მოდელები, როგორიცაა ღრმა ნერვული ქსელები, კონვოლუციური ნერვული ქსელები, განმეორებადი ნერვული ქსელები და სხვა.
თქვენი მოდელის განსაზღვრისას, თქვენ უნდა მიუთითოთ არქიტექტურა, შრეები და პარამეტრები, რომლებიც ქმნიან თქვენს მოდელს. ეს მოიცავს ფენების რაოდენობის განსაზღვრას, აქტივაციის ფუნქციების ტიპს, ოპტიმიზაციის ალგორითმს და ნებისმიერ სხვა ჰიპერპარამეტრს, რომელიც გავლენას ახდენს მოდელის ქცევაზე. მოდელის განსაზღვრა გადამწყვეტი ნაბიჯია, რომელიც მოითხოვს პრობლემის და თქვენი მონაცემების მახასიათებლების ფრთხილად განხილვას.
3. მოდელის სწავლება:
თქვენი მოდელის განსაზღვრის შემდეგ, შეგიძლიათ გააგრძელოთ მისი მომზადება მომზადებული მონაცემების გამოყენებით. ტრენინგი გულისხმობს მოდელის შეყვანის მონაცემებით კვებას და მისი პარამეტრების განმეორებით რეგულირებას, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს განსხვავება პროგნოზირებულ შედეგებსა და რეალურ შედეგებს შორის. ეს პროცესი ცნობილია როგორც ოპტიმიზაცია ან სწავლა. Google Cloud Machine Learning Engine უზრუნველყოფს განაწილებულ სასწავლო ინფრასტრუქტურას, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ეფექტურად მოამზადოთ თქვენი მოდელი მონაცემთა დიდ ნაკრებებზე.
ტრენინგის დროს შეგიძლიათ აკონტროლოთ თქვენი მოდელის შესრულება შეფასების მეტრიკის გამოყენებით, როგორიცაა სიზუსტე, სიზუსტე, გახსენება ან დაკარგვა. ამ მეტრიკის ანალიზით შეგიძლიათ შეაფასოთ რამდენად კარგად სწავლობს თქვენი მოდელი და საჭიროების შემთხვევაში შეცვალოთ. მანქანური სწავლების მოდელის სწავლება ხშირად მოითხოვს მრავალჯერადი გამეორებას შესრულების სასურველი დონის მისაღწევად.
4. მოდელის დაყენება:
თქვენი მოდელის გაწვრთნის შემდეგ, შეგიძლიათ განათავსოთ ის Google Cloud Machine Learning Engine-ში პროგნოზების გამოსაყენებლად. განლაგება გულისხმობს საბოლოო წერტილის შექმნას, რომელსაც შეუძლია შეყვანის მონაცემების მიღება და გაწვრთნილ მოდელზე დაფუძნებული პროგნოზების გენერირება. განლაგებულ მოდელზე წვდომა შესაძლებელია RESTful API-ების საშუალებით, რაც საშუალებას გაძლევთ შეუფერხებლად მოახდინოთ მისი ინტეგრირება თქვენს აპლიკაციებში ან სისტემებში.
მოდელის დანერგვისას შეგიძლიათ მიუთითოთ სასურველი სკალირების ქცევა, შემთხვევების რაოდენობა და სხვა განლაგების კონფიგურაციები, რათა უზრუნველყოთ ოპტიმალური შესრულება და ხელმისაწვდომობა. Google Cloud Machine Learning Engine უზრუნველყოფს მძლავრ ინფრასტრუქტურას მასშტაბური პროგნოზების შესასრულებლად, რაც საშუალებას იძლევა რეალურ დროში ან სერიული დასკვნის გაკეთება დიდი მოცულობის მონაცემებზე.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში