Kiel vi povas trejni modelon per AutoML Vision?
Por trejni modelon uzante AutoML Vision, vi povas sekvi paŝon post paŝo, kiu implikas datumpreparon, modelan trejnadon kaj taksadon. AutoML Vision estas potenca ilo provizita de Google Cloud, kiu simpligas la procezon de trejnado de kutimaj maŝinlernado-modeloj por bildaj rekonaj taskoj. Ĝi utiligas profundajn lernajn algoritmojn kaj aŭtomatigas multajn el la kompleksaj taskoj implikitaj en modeltrejnado.
La unua paŝo en trejnado de modelo uzante AutoML Vision estas kolekti kaj prepari viajn trejnajn datumojn. Ĉi tiuj datumoj devus konsisti el aro da etikeditaj bildoj, kiuj reprezentas la malsamajn klasojn aŭ kategoriojn, kiujn vi volas, ke via modelo rekonu. Gravas certigi, ke viaj trejnaj datumoj estas diversaj kaj reprezentaj de la realaj scenaroj, kiujn vi atendas, ke via modelo renkontos. Ju pli diversaj kaj ampleksaj viaj trejnaj datumoj, des pli bona via modelo povos ĝeneraligi kaj fari precizajn prognozojn.
Post kiam vi havas viajn trejnajn datumojn pretaj, vi povas daŭrigi al la sekva paŝo, kiu estas krei datumaron en la interfaco de AutoML Vision. Ĉi tio implicas alŝuti viajn trejnajn bildojn kaj provizi la respondajn etikedojn por ĉiu bildo. AutoML Vision subtenas diversajn bildformatojn, inkluzive de JPEG kaj PNG. Aldone, vi ankaŭ povas provizi limskatolojn por objektaj detektaj taskoj, kio plu plibonigas la kapablojn de via modelo.
Post kreado de la datumaro, vi povas komenci la modelan trejnadon. AutoML Vision uzas teknikon nomatan transiga lernado, kiu ebligas al vi utiligi antaŭtrejnitajn modelojn, kiuj estis trejnitaj sur grandskalaj datumaroj. Ĉi tiu aliro signife reduktas la kvanton de trejnaj datumoj kaj komputilaj rimedoj necesaj por atingi bonan efikecon. AutoML Vision disponigas elekton de antaŭtrejnitaj modeloj, kiel EfficientNet kaj MobileNet, el kiuj vi povas elekti laŭ viaj specifaj postuloj.
Dum la trejna procezo, AutoML Vision fajnagordas la antaŭtrejnitan modelon uzante viajn etikeditajn trejnajn datumojn. Ĝi aŭtomate ĝustigas la parametrojn de la modelo kaj optimumigas la arkitekturon de la modelo por plibonigi ĝian rendimenton en via specifa tasko. La trejnadprocezo estas tipe ripeta, kun multoblaj epokoj aŭ ripetoj, por iom post iom plibonigi la precizecon de la modelo. AutoML Vision ankaŭ elfaras datenpliigajn teknikojn, kiel ekzemple hazardaj rotacioj kaj turniĝoj, por plue plibonigi la ĝeneraligkapablojn de la modelo.
Post kiam la trejnado finiĝas, AutoML Vision provizas al vi taksajn metrikojn por taksi la rendimenton de via modelo. Ĉi tiuj metrikoj inkluzivas precizecon, revokon kaj la F1-poentaron, kiuj mezuras la kapablon de la modelo ĝuste klasifiki bildojn. Vi ankaŭ povas bildigi la antaŭdirojn de la modelo pri validuma datumaro por akiri informojn pri ĝiaj fortoj kaj malfortoj. AutoML Vision permesas al vi ripeti vian modelon rafinante la trejnajn datumojn, ĝustigante hiperparametrojn kaj retrejnante la modelon por plibonigi ĝian rendimenton.
Post kiam vi estas kontenta pri la agado de via trejnita modelo, vi povas deploji ĝin por fari antaŭdirojn pri novaj, neviditaj bildoj. AutoML Vision provizas REST-API, kiu permesas vin integri vian modelon en viajn aplikojn aŭ servojn. Vi povas sendi bildajn datumojn al la API, kaj ĝi resendos la antaŭdiritajn etikedojn aŭ limskatolojn bazitajn sur la inferenco de la trejnita modelo.
Trejni modelon uzante AutoML Vision implikas datumpreparon, datumkreadon, modeltrejnadon, taksadon kaj deplojon. Sekvante ĉi tiun procezon, vi povas utiligi la potencon de AutoML Vision por trejni kutimajn maŝinlernajn modelojn por bildaj rekonaj taskoj, sen la bezono de ampleksa scio pri profunda lernado-algoritmoj aŭ infrastruktura agordo.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Progresante en Maŝinlernado:
- Kiam kerno estas forkigita kun datumoj kaj la originalo estas privata, ĉu la forkigita povas esti publika kaj se jes ne estas privateco-rompo?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Ĉu avida reĝimo malhelpas la distribuitan komputikan funkcion de TensorFlow?
- Ĉu Google-nubaj solvoj povas esti uzataj por malkunligi komputadon de stokado por pli efika trejnado de la ML-modelo kun grandaj datumoj?
- Ĉu la Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ofertas aŭtomatan akiron kaj agordon de rimedo kaj pritraktas rimedan ĉesigon post kiam la trejnado de la modelo estas finita?
- Ĉu eblas trejni maŝinlernajn modelojn sur arbitre grandaj datumaj aroj sen singultoj?
- Kiam vi uzas CMLE, ĉu krei version postulas specifi fonton de eksportita modelo?
- Ĉu CMLE povas legi el datumoj de stokado de Google Cloud kaj uzi specifitan trejnitan modelon por konkludo?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Antaŭenigo en Maŝina Lernado