Untuk membina model dalam Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google, anda perlu mengikut aliran kerja berstruktur yang melibatkan pelbagai komponen. Komponen ini termasuk menyediakan data anda, menentukan model anda dan melatihnya. Mari kita terokai setiap langkah dengan lebih terperinci.
1. Menyediakan Data:
Sebelum mencipta model, adalah penting untuk menyediakan data anda dengan sewajarnya. Ini melibatkan pengumpulan dan prapemprosesan data anda untuk memastikan kualiti dan kesesuaiannya untuk melatih model pembelajaran mesin. Penyediaan data mungkin termasuk aktiviti seperti membersihkan data, mengendalikan nilai yang hilang, menormalkan atau menskalakan ciri dan membahagikan data kepada set latihan dan penilaian.
2. Mentakrifkan Model:
Setelah data anda sedia, langkah seterusnya ialah menentukan model pembelajaran mesin anda. Dalam Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google, anda boleh menentukan model anda menggunakan TensorFlow, rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang popular. TensorFlow membolehkan anda membina dan melatih pelbagai jenis model, seperti rangkaian saraf dalam, rangkaian saraf konvolusi, rangkaian saraf berulang dan banyak lagi.
Apabila menentukan model anda, anda perlu menentukan seni bina, lapisan dan parameter yang membentuk model anda. Ini termasuk menentukan bilangan lapisan, jenis fungsi pengaktifan, algoritma pengoptimuman dan sebarang hiperparameter lain yang mempengaruhi gelagat model. Menentukan model ialah langkah penting yang memerlukan pertimbangan yang teliti terhadap masalah yang dihadapi dan ciri-ciri data anda.
3. Melatih Model:
Selepas menentukan model anda, anda boleh meneruskan untuk melatihnya menggunakan data yang disediakan. Latihan melibatkan pemberian data input kepada model dan melaraskan parameternya secara berulang untuk meminimumkan perbezaan antara output yang diramalkan dan output sebenar. Proses ini dikenali sebagai pengoptimuman atau pembelajaran. Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google menyediakan infrastruktur latihan teragih yang membolehkan anda melatih model anda dengan cekap pada set data yang besar.
Semasa latihan, anda boleh memantau prestasi model anda menggunakan metrik penilaian seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula atau kehilangan. Dengan menganalisis metrik ini, anda boleh menilai sejauh mana model anda belajar dan membuat pelarasan jika perlu. Melatih model pembelajaran mesin selalunya memerlukan berbilang lelaran untuk mencapai tahap prestasi yang diingini.
4. Menggunakan Model:
Setelah model anda dilatih, anda boleh menggunakan model tersebut ke Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google untuk menyediakan ramalan. Deployment melibatkan mewujudkan titik akhir yang boleh menerima data input dan menjana ramalan berdasarkan model terlatih. Model yang digunakan boleh diakses melalui API RESTful, membolehkan anda menyepadukannya ke dalam aplikasi atau sistem anda dengan lancar.
Apabila menggunakan model, anda boleh menentukan gelagat penskalaan yang diingini, bilangan kejadian dan konfigurasi penggunaan lain untuk memastikan prestasi dan ketersediaan yang optimum. Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google menyediakan infrastruktur yang teguh untuk menyampaikan ramalan pada skala, membolehkan inferens masa nyata atau kelompok pada volum data yang besar.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML