Bolehkah AutoML Vision digunakan tersuai untuk menganalisis data selain daripada imej?
AutoML Vision ialah produk pembelajaran mesin yang dibangunkan oleh Google Cloud, direka khusus untuk membina model tersuai bagi mengelas, mengesan dan mentafsir data imej. Fungsi terasnya tertumpu pada mengautomasikan proses latihan, menilai dan menggunakan model pembelajaran mendalam untuk tugas berasaskan imej, seperti klasifikasi imej, pengesanan objek dan pembahagian imej. Untuk menangani sama ada AutoML Vision boleh digunakan tersuai untuk menganalisis jenis data selain daripada imej, adalah perlu untuk memeriksa seni bina, modaliti input dan konteks yang lebih luas bagi tawaran AutoML Google Cloud.
Visi AutoML: Skop dan Reka Bentuk
AutoML Vision beroperasi pada premis analisis imej automatik. Antara muka penggunanya, mekanisme pengingesan data, langkah pra-pemprosesan, seni bina model dan metrik penilaian semuanya disesuaikan untuk data visual. Perkhidmatan ini menjangkakan data input dalam bentuk fail imej (cth, JPEG, PNG) dan label yang sepadan untuk tugasan pembelajaran yang diselia. Pengguna memuat naik set data imej melalui Google Cloud Console atau API, menentukan tugas yang diingini (klasifikasi atau pengesanan objek), dan sistem mengurus pemisahan data, pengekstrakan ciri, pemilihan model, penalaan hiperparameter dan saluran paip latihan tanpa memerlukan kepakaran pembelajaran mesin yang mendalam daripada pengguna.
Timbunan teknologi asas menggunakan rangkaian neural convolutional (CNN) dan seni bina yang berkaitan, yang sangat mahir dalam mengekstrak ciri daripada data berkorelasi spatial, seperti tatasusunan piksel dalam imej. Output daripada AutoML Vision biasanya model terlatih yang boleh digunakan untuk meramalkan kelas imej atau koordinat kotak sempadan untuk imej yang tidak kelihatan.
Analisis Jenis Data
Memandangkan kekhususan reka bentuk AutoML Vision, utilitinya terhad kepada data jenis imej. Percubaan untuk memasukkan data bukan imej (seperti data jadual, data siri masa, fail audio atau dokumen teks) akan mengakibatkan ketidakserasian pada berbilang lapisan, bermula daripada pengingesan data hingga pemprosesan model. Sistem ini tidak menyediakan mekanisme untuk menghurai, kejuruteraan ciri atau pemodelan pada data bukan imej.
Sebagai contoh, katakan pengguna cuba memuat naik fail CSV yang mewakili data jadual (seperti transaksi pelanggan atau bacaan sensor) ke dalam AutoML Vision. Perkhidmatan tidak akan menerima format ini, kerana ia tidak mengiktirafnya sebagai input imej yang sah. Walaupun jika data jadual ditukar kepada format imej (cth, dengan memaparkan peta haba atau carta dan menyimpannya sebagai PNG), makna semantik data tidak akan dikekalkan dan model yang dilatih tidak akan sesuai untuk objektif analisis asal yang dikaitkan dengan data jadual.
Begitu juga, data audio (seperti pertuturan atau bunyi persekitaran) atau data teks (dokumen, e-mel, siaran media sosial) memerlukan prapemprosesan khusus dan seni bina model. Walaupun terdapat teknik penyelidikan yang menukar isyarat audio kepada imej spektrogram untuk analisis berasaskan CNN atau mengekod data teks sebagai matriks seperti imej, pendekatan ini tidak disokong secara asli oleh AutoML Vision dan pelaksanaannya memerlukan saluran paip prapemprosesan tersuai di luar skop penggunaan produk yang dimaksudkan.
Keluarga AutoML: Modaliti Melangkaui Imej
Walaupun AutoML Vision terhad kepada data imej, Google Cloud AutoML merangkumi set produk, setiap satu disesuaikan untuk jenis data yang berbeza:
1. Jadual AutoML: Direka untuk data berstruktur dan jadual seperti hamparan, pangkalan data dan fail CSV. Jadual AutoML menyediakan kejuruteraan ciri automatik, pemilihan model (termasuk peningkatan kecerunan, hutan rawak dan rangkaian saraf), dan metrik penilaian yang sesuai untuk tugasan regresi dan pengelasan pada data jadual.
2. AutoML Natural Language: Dibina dengan tujuan untuk data teks, tugas sokongan seperti analisis sentimen, pengekstrakan entiti dan klasifikasi teks. Ia menggunakan model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang dioptimumkan untuk tafsiran peringkat dokumen dan ayat.
3. Perisikan Video AutoML: Ditujukan untuk data video, membolehkan tugas seperti klasifikasi video, penjejakan objek dan pengecaman tindakan. Ia memanfaatkan teknik pemodelan temporal dan spatial.
4. Terjemahan AutoML: Memudahkan latihan automatik model terjemahan tersuai untuk data teks dalam bahasa yang berbeza.
Setiap produk AutoML ini berkongsi matlamat menyeluruh untuk mendemokrasikan pembelajaran mesin dengan mengautomasikan langkah kompleks yang terlibat dalam pembangunan model. Walau bagaimanapun, setiap satu dibina untuk keperluan unik dan cabaran yang ditimbulkan oleh modaliti data masing-masing.
Contoh Didaktik: Kes Penggunaan dan Pemilihan Produk
Pertimbangkan perniagaan yang ingin mengautomasikan kawalan kualiti dalam proses pembuatan dengan memeriksa imej produk untuk mengesan kecacatan. AutoML Vision sesuai untuk kes penggunaan ini, kerana ia boleh dilatih untuk mengenali perbezaan halus dalam penampilan produk dan mengelaskan atau mengesan kecacatan. Pengguna memuat naik set data berlabel imej produk dan AutoML Vision mengendalikan latihan model pengesanan kecacatan.
Bezakan ini dengan senario di mana perniagaan ingin meramalkan perubahan pelanggan berdasarkan data berstruktur seperti demografi, sejarah pembelian dan metrik penglibatan. Dalam kes ini, data sepenuhnya bukan visual dan paling baik diwakili dalam jadual. Jadual AutoML ialah alat yang sesuai, kerana ia boleh memproses data jadual, melaksanakan kejuruteraan ciri automatik (cth, mengendalikan nilai yang hilang, pengekodan pembolehubah kategori) dan memilih model optimum untuk pengelasan.
Untuk analisis audio, seperti mengklasifikasikan bunyi persekitaran atau menyalin pertuturan, Google Cloud menyediakan perkhidmatan seperti Speech-to-Text dan AutoML Natural Language (untuk analisis teks hiliran), tetapi AutoML Vision tidak akan sesuai melainkan data audio mula-mula diubah menjadi format imej (seperti spektrogram), dan walaupun begitu, hasilnya akan sangat bergantung pada kesesuaian kejuruteraan ciri tersebut.
Perspektif Teknikal: Mengapa AutoML Vision Tidak Boleh Dilanjutkan kepada Data Bukan Imej
Pengkhususan seni bina AutoML Vision berakar umbi dalam beberapa aspek teknikal:
- Lapisan Input Data: API AutoML Vision dan antara muka pengguna direka untuk menelan fail imej dalam format tertentu. Tiada peruntukan untuk menghuraikan format data bukan imej.
- Saluran Paip Prapemprosesan: Langkah prapemprosesan disesuaikan untuk imej, termasuk saiz semula, penormalan nilai piksel dan teknik penambahan data seperti putaran, terbalik dan pemangkasan. Data bukan imej tidak mendapat manfaat daripada transformasi sedemikian.
- Seni Bina Model: Seni bina model (CNN, mungkin dengan lapisan tersuai untuk pengesanan atau pembahagian) direka bentuk untuk mengeksploitasi lokaliti spatial dan invarian dalam data imej. Data bukan imej, seperti jadual rekod jualan, tidak memiliki sifat ini dan oleh itu tidak sesuai untuk model sedemikian.
- Pelabelan dan Penilaian: Alat pelabelan dan metrik penilaian (ketepatan, ketepatan, ingat semula untuk kelas imej; purata ketepatan untuk pengesanan objek) ditakrifkan di sekitar tugas berasaskan imej.
- Eksport dan Penggunaan: Model yang dilatih dalam AutoML Vision dieksport dalam format yang sesuai untuk inferens imej (cth, TensorFlow SavedModel, Edge TPU). Tandatangan input mengharapkan imej sebagai input.
Atas sebab ini, AutoML Vision tidak boleh disesuaikan untuk menganalisis data bukan imej tanpa mengubah asas prapemprosesan, pemodelan dan infrastruktur penggunaannya, dalam hal ini ia akan berhenti menjadi AutoML Vision dalam bentuk semasanya.
Amalan Terbaik: Memilih Produk AutoML yang Betul
Apabila menghampiri masalah pembelajaran mesin, jenis data harus membimbing pemilihan produk AutoML yang sesuai:
– Untuk data imej (cth, gambar, imbasan perubatan, imej satelit): Gunakan AutoML Vision.
– Untuk data jadual berstruktur (cth, hamparan, jadual pangkalan data): Gunakan Jadual AutoML.
– Untuk teks berbentuk bebas atau berstruktur (cth, dokumen, ulasan, e-mel): Gunakan AutoML Natural Language.
– Untuk video (cth, rakaman pengawasan, rakaman sukan): Gunakan Perisikan Video AutoML.
– Untuk tugas terjemahan: Gunakan Terjemahan AutoML.
Percubaan untuk menggunakan produk di luar modaliti data yang dimaksudkan membawa kepada hasil yang tidak optimum, isu ketidakserasian atau kegagalan langsung untuk memproses data.
Contoh Penyesuaian Model dalam AutoML Vision
Walaupun penggunaan tersuai dalam AutoML Vision adalah mungkin dalam erti kata mentakrifkan label tersuai, menentukan pemisahan imej tersuai dan melaraskan kriteria penilaian, penyesuaian ini terhad kepada data imej. Sebagai contoh, penyelidik yang mengkaji penyakit tumbuhan boleh memuat naik imej daun yang dikategorikan mengikut jenis penyakit, dan melaraskan pembahagian pengesahan latihan atau menambah imej dengan transformasi khusus domain (cth, melaraskan saluran warna untuk mensimulasikan keadaan pencahayaan yang berbeza). Penyesuaian ini meningkatkan prestasi model dalam domain analisis imej tetapi tidak memanjangkan utiliti produk kepada data bukan imej.
Strategi Alternatif untuk Data Bukan Imej
Organisasi yang mencari pembelajaran mesin automatik untuk data bukan imej harus memanfaatkan produk AutoML yang sesuai atau mempertimbangkan alternatif berikut:
- Pembangunan Model Tersuai: Jika jenis data atau tugasan tidak diliputi oleh produk AutoML sedia ada, organisasi mungkin perlu membangunkan saluran paip tersuai menggunakan perpustakaan sumber terbuka (cth, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) atau perkhidmatan terurus lain yang menyokong penyesuaian yang lebih luas.
- Transformasi Data: Dalam kes yang jarang berlaku, data boleh diubah menjadi perwakilan seperti imej (cth, data siri masa ditukar kepada plot ulangan atau medan sudut Gramian), dan kemudian diproses dengan model berasaskan imej. Walau bagaimanapun, ini memerlukan kepakaran domain yang ketara dan pengesahan yang teliti untuk memastikan hasil yang bermakna.
- Penyelesaian Pihak Ketiga: Terdapat penyelesaian AutoML pihak ketiga (cth, H2O.ai, DataRobot) yang menawarkan sokongan untuk julat yang lebih luas modaliti data dalam antara muka bersatu.
AutoML Vision direka bentuk untuk pembelajaran mesin automatik pada data imej sahaja dan tidak boleh digunakan tersuai untuk menganalisis jenis data di luar domain visual. Untuk data bukan imej seperti jadual, teks, audio atau video, Google Cloud menyediakan produk AutoML khusus dengan saluran paip, antara muka dan seni bina model yang disesuaikan. Memilih produk AutoML yang betul mengikut jenis data adalah penting untuk hasil pembelajaran mesin yang berjaya.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Bagaimanakah seorang saintis data boleh memanfaatkan Kaggle untuk menggunakan model ekonometrik lanjutan, mendokumentasikan set data dengan teliti dan bekerjasama secara berkesan pada projek dikongsi dengan komuniti?
- Apakah perbezaan antara menggunakan CREATE MODEL dengan LINEAR_REG dalam BigQuery ML berbanding melatih model tersuai dengan TensorFlow dalam Vertex AI untuk ramalan siri masa?
- Bagaimanakah saya boleh mengamalkan AutoML Vision tanpa Google Cloud Platform (saya tidak mempunyai kad kredit)?
- Adakah mod eager dihidupkan secara automatik dalam versi TensorFlow yang lebih baharu?
- Bagaimana untuk membuat model dan versi pada GCP selepas memuat naik model.joblib pada baldi?
- Bolehkah Kubeflow dipasang pada pelayan sendiri?
- Adakah mod eager dimatikan secara automatik apabila berpindah ke sel baharu dalam buku nota?
- Bolehkah model persendirian, dengan akses terhad kepada kolaborator syarikat, diusahakan dalam TensorFlowHub?
- Adakah mungkin untuk menukar model dari format json kembali ke h5?
- Adakah perpustakaan Keras membenarkan aplikasi proses pembelajaran semasa mengusahakan model untuk pengoptimuman berterusan prestasinya?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin