Por konstrui modelon en la Google Cloud Machine Learning Engine, vi devas sekvi strukturitan laborfluon, kiu implikas diversajn komponentojn. Ĉi tiuj komponantoj inkluzivas prepari viajn datumojn, difini vian modelon kaj trejni ĝin. Ni esploru ĉiun paŝon pli detale.
1. Preparado de la Datumoj:
Antaŭ krei modelon, estas grave prepari viajn datumojn taŭge. Ĉi tio implicas kolekti kaj antaŭprilabori viajn datumojn por certigi ĝian kvaliton kaj taŭgecon por trejnado de maŝinlernada modelo. Datenpreparo povus inkluzivi agadojn kiel purigado de la datumoj, pritraktado de mankantaj valoroj, normaligo aŭ skalado de funkcioj kaj dividado de la datumoj en trejnajn kaj taksadajn arojn.
2. Difinante la Modelon:
Post kiam viaj datumoj estas pretaj, la sekva paŝo estas difini vian maŝinlerndan modelon. En la Google Cloud Machine Learning Engine, vi povas difini vian modelon uzante TensorFlow, popularan malfermfontan maŝinlernadkadron. TensorFlow permesas vin konstrui kaj trejni diversajn specojn de modeloj, kiel profundaj neŭralaj retoj, konvoluciaj neŭralaj retoj, ripetiĝantaj neŭralaj retoj kaj pli.
Kiam vi difinas vian modelon, vi devas specifi la arkitekturon, tavolojn kaj parametrojn, kiuj konsistigas vian modelon. Ĉi tio inkluzivas determini la nombron da tavoloj, la speco de aktivigaj funkcioj, la optimumiga algoritmo kaj iuj aliaj hiperparametroj, kiuj influas la konduton de la modelo. Difini la modelon estas decida paŝo, kiu postulas zorgan konsideron de la problemo ĉe mano kaj la karakterizaĵoj de viaj datumoj.
3. Trejnado de la Modelo:
Post difini vian modelon, vi povas daŭrigi trejni ĝin uzante la pretajn datumojn. Trejnado implikas nutri la modelon per enigdatenoj kaj alĝustigi ĝiajn parametrojn ripete por minimumigi la diferencon inter la antaŭdiritaj produktaĵoj kaj la faktaj produktaĵoj. Ĉi tiu procezo estas konata kiel optimumigo aŭ lernado. La Google Cloud Machine Learning Engine disponigas distribuitan trejnan infrastrukturon, kiu ebligas vin trejni vian modelon efike sur grandaj datumaroj.
Dum trejnado, vi povas kontroli la agadon de via modelo uzante taksajn metrikojn kiel precizeco, precizeco, revoko aŭ perdo. Analizante ĉi tiujn metrikojn, vi povas taksi kiom bone via modelo lernas kaj fari ĝustigojn se necese. Trejni maŝinlernmodelon ofte postulas multoblajn ripetojn por atingi la deziratan nivelon de efikeco.
4. Disvolvado de la Modelo:
Post kiam via modelo estas trejnita, vi povas disfaldi ĝin al la Google Cloud Machine Learning Engine por servi prognozojn. Deplojo implikas krei finpunkton kiu povas ricevi enirdatenojn kaj generi prognozojn bazitajn sur la trejnita modelo. La deplojita modelo estas alirebla per RESTful-APIoj, permesante vin integri ĝin en viajn aplikojn aŭ sistemojn perfekte.
Dum deplojado de la modelo, vi povas specifi la deziratan skalan konduton, la nombron da okazoj kaj aliajn disfaldajn agordojn por certigi optimuman rendimenton kaj haveblecon. La Google Cloud Machine Learning Engine disponigas fortikan infrastrukturon por servi prognozojn je skalo, ebligante realtempan aŭ grupan inferencon pri grandaj volumoj da datumoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning