Bagaimanakah anda boleh melatih model menggunakan AutoML Vision?
Untuk melatih model menggunakan AutoML Vision, anda boleh mengikuti proses langkah demi langkah yang melibatkan penyediaan data, latihan model dan penilaian. AutoML Vision ialah alat berkuasa yang disediakan oleh Google Cloud yang memudahkan proses melatih model pembelajaran mesin tersuai untuk tugas pengecaman imej. Ia memanfaatkan algoritma pembelajaran mendalam dan mengautomasikan banyak tugas kompleks yang terlibat dalam latihan model.
Langkah pertama dalam melatih model menggunakan AutoML Vision ialah mengumpulkan dan menyediakan data latihan anda. Data ini harus terdiri daripada satu set imej berlabel yang mewakili kelas atau kategori berbeza yang anda mahu model anda kenali. Adalah penting untuk memastikan bahawa data latihan anda adalah pelbagai dan mewakili senario dunia sebenar yang anda jangka model anda akan hadapi. Lebih pelbagai dan komprehensif data latihan anda, lebih baik model anda akan dapat membuat generalisasi dan membuat ramalan yang tepat.
Setelah anda menyediakan data latihan anda, anda boleh meneruskan ke langkah seterusnya, iaitu mencipta set data dalam antara muka AutoML Vision. Ini melibatkan memuat naik imej latihan anda dan menyediakan label yang sepadan untuk setiap imej. AutoML Vision menyokong pelbagai format imej, termasuk JPEG dan PNG. Selain itu, anda juga boleh menyediakan kotak sempadan untuk tugas pengesanan objek, yang meningkatkan lagi keupayaan model anda.
Selepas mencipta set data, anda boleh memulakan proses latihan model. AutoML Vision menggunakan teknik yang dipanggil pembelajaran pemindahan, yang membolehkan anda memanfaatkan model pra-latihan yang telah dilatih pada set data berskala besar. Pendekatan ini mengurangkan dengan ketara jumlah data latihan dan sumber pengiraan yang diperlukan untuk mencapai prestasi yang baik. AutoML Vision menyediakan pilihan model pra-latihan, seperti EfficientNet dan MobileNet, yang boleh anda pilih berdasarkan keperluan khusus anda.
Semasa proses latihan, AutoML Vision memperhalusi model pra-latihan menggunakan data latihan berlabel anda. Ia melaraskan parameter model secara automatik dan mengoptimumkan seni bina model untuk meningkatkan prestasinya pada tugas khusus anda. Proses latihan biasanya berulang, dengan berbilang zaman atau lelaran, untuk meningkatkan ketepatan model secara beransur-ansur. AutoML Vision juga melaksanakan teknik penambahan data, seperti putaran rawak dan lambungan, untuk meningkatkan lagi keupayaan generalisasi model.
Setelah latihan selesai, AutoML Vision memberikan anda metrik penilaian untuk menilai prestasi model anda. Metrik ini termasuk ketepatan, ingat semula dan skor F1, yang mengukur keupayaan model untuk mengklasifikasikan imej dengan betul. Anda juga boleh menggambarkan ramalan model pada set data pengesahan untuk mendapatkan cerapan tentang kekuatan dan kelemahan model tersebut. AutoML Vision membolehkan anda mengulang model anda dengan menapis data latihan, melaraskan hiperparameter dan melatih semula model untuk meningkatkan prestasinya.
Selepas anda berpuas hati dengan prestasi model terlatih anda, anda boleh menggunakan model tersebut untuk membuat ramalan pada imej baharu yang tidak kelihatan. AutoML Vision menyediakan API REST yang membolehkan anda menyepadukan model anda ke dalam aplikasi atau perkhidmatan anda. Anda boleh menghantar data imej ke API dan ia akan mengembalikan label yang diramalkan atau kotak sempadan berdasarkan inferens model terlatih.
Melatih model menggunakan AutoML Vision melibatkan penyediaan data, penciptaan set data, latihan model, penilaian dan penggunaan. Dengan mengikuti proses ini, anda boleh memanfaatkan kuasa AutoML Vision untuk melatih model pembelajaran mesin tersuai untuk tugas pengecaman imej, tanpa memerlukan pengetahuan yang luas tentang algoritma pembelajaran mendalam atau persediaan infrastruktur.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Sejauh manakah Kubeflow benar-benar memudahkan pengurusan aliran kerja pembelajaran mesin pada Kubernetes, dengan mengambil kira kerumitan tambahan pemasangan, penyelenggaraan dan keluk pembelajarannya untuk pasukan pelbagai disiplin?
- Bagaimanakah pakar dalam Colab boleh mengoptimumkan penggunaan GPU/TPU percuma, mengurus kegigihan data dan kebergantungan antara sesi, dan memastikan kebolehulangan dan kerjasama dalam projek sains data berskala besar?
- Bagaimanakah persamaan antara set data sumber dan sasaran, bersama-sama dengan teknik penyusunan semula dan pilihan kadar pembelajaran, mempengaruhi keberkesanan pembelajaran pemindahan yang digunakan melalui TensorFlow Hub?
- Bagaimanakah pendekatan pengekstrakan ciri berbeza daripada penalaan halus dalam pembelajaran pemindahan dengan TensorFlow Hub, dan dalam situasi manakah setiap satu lebih mudah?
- Apakah yang anda faham dengan pembelajaran pemindahan dan pada pendapat anda bagaimana ia berkaitan dengan model pra-latihan yang ditawarkan oleh TensorFlow Hub?
- Jika komputer riba anda mengambil masa berjam-jam untuk melatih model, bagaimanakah anda menggunakan VM dengan GPU dan JupyterLab untuk mempercepatkan proses dan mengatur kebergantungan tanpa merosakkan persekitaran anda?
- Jika saya sudah menggunakan buku nota secara tempatan, mengapa saya perlu menggunakan JupyterLab pada VM dengan GPU? Bagaimanakah cara saya mengurus kebergantungan (pip/conda), data dan kebenaran tanpa melanggar persekitaran saya?
- Bolehkah seseorang yang tidak berpengalaman dalam Python dan dengan tanggapan asas AI menggunakan TensorFlow.js untuk memuatkan model yang ditukar daripada Keras, mentafsir fail model.json dan serpihan, dan memastikan ramalan masa nyata interaktif dalam penyemak imbas?
- Bagaimanakah seorang pakar dalam kecerdasan buatan, tetapi seorang pemula dalam pengaturcaraan, boleh memanfaatkan TensorFlow.js?
- Apakah aliran kerja yang lengkap untuk menyediakan dan melatih model klasifikasi imej tersuai dengan AutoML Vision, daripada pengumpulan data kepada penggunaan model?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin