หากต้องการสร้างโมเดลใน Google Cloud Machine Learning Engine คุณต้องปฏิบัติตามขั้นตอนการทำงานที่มีโครงสร้างซึ่งเกี่ยวข้องกับคอมโพเนนต์ต่างๆ ส่วนประกอบเหล่านี้ประกอบด้วยการเตรียมข้อมูล การกำหนดโมเดล และการฝึกอบรม มาสำรวจแต่ละขั้นตอนโดยละเอียดกันดีกว่า
1. การเตรียมข้อมูล:
ก่อนที่จะสร้างแบบจำลอง สิ่งสำคัญคือต้องเตรียมข้อมูลของคุณอย่างเหมาะสม สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลของคุณล่วงหน้าเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความเหมาะสมสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การเตรียมข้อมูลอาจรวมถึงกิจกรรมต่างๆ เช่น การล้างข้อมูล การจัดการค่าที่หายไป การทำให้เป็นมาตรฐานหรือปรับขนาดคุณสมบัติ และการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการประเมินผล
2. การกำหนดโมเดล:
เมื่อข้อมูลของคุณพร้อมแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ ใน Google Cloud Machine Learning Engine คุณสามารถกำหนดโมเดลของคุณได้โดยใช้ TensorFlow ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สยอดนิยม TensorFlow ช่วยให้คุณสร้างและฝึกโมเดลประเภทต่างๆ ได้ เช่น Deep Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks และอื่นๆ อีกมากมาย
เมื่อกำหนดโมเดลของคุณ คุณต้องระบุสถาปัตยกรรม เลเยอร์ และพารามิเตอร์ที่ประกอบเป็นโมเดลของคุณ ซึ่งรวมถึงการกำหนดจำนวนเลเยอร์ ประเภทของฟังก์ชันการเปิดใช้งาน อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม และไฮเปอร์พารามิเตอร์อื่นๆ ที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของโมเดล การกำหนดแบบจำลองเป็นขั้นตอนสำคัญที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงปัญหาที่เกิดขึ้นและลักษณะของข้อมูลของคุณ
3. การฝึกอบรมแบบจำลอง:
หลังจากกำหนดแบบจำลองของคุณแล้ว คุณสามารถดำเนินการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้ได้ การฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับการป้อนโมเดลด้วยข้อมูลอินพุตและการปรับพารามิเตอร์ซ้ำๆ เพื่อลดความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้และเอาต์พุตจริง กระบวนการนี้เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพหรือการเรียนรู้ Google Cloud Machine Learning Engine มอบโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรมแบบกระจายที่ช่วยให้คุณฝึกโมเดลของคุณบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในระหว่างการฝึก คุณสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลของคุณโดยใช้ตัวชี้วัดการประเมิน เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน หรือการสูญหาย ด้วยการวิเคราะห์ตัวชี้วัดเหล่านี้ คุณสามารถประเมินได้ว่าโมเดลของคุณเรียนรู้ได้ดีเพียงใด และทำการปรับเปลี่ยนหากจำเป็น การฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมักต้องมีการวนซ้ำหลายครั้งเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพตามที่ต้องการ
4. การปรับใช้โมเดล:
เมื่อโมเดลของคุณได้รับการฝึกฝนแล้ว คุณสามารถปรับใช้กับ Google Cloud Machine Learning Engine เพื่อรองรับการคาดการณ์ได้ การปรับใช้เกี่ยวข้องกับการสร้างตำแหน่งข้อมูลที่สามารถรับข้อมูลอินพุตและสร้างการคาดการณ์ตามแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรม โมเดลที่ปรับใช้สามารถเข้าถึงได้ผ่าน RESTful API ซึ่งช่วยให้คุณสามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันหรือระบบของคุณได้อย่างราบรื่น
เมื่อปรับใช้โมเดล คุณสามารถระบุพฤติกรรมการปรับขนาดที่ต้องการ จำนวนอินสแตนซ์ และการกำหนดค่าการปรับใช้อื่นๆ เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งานสูงสุด Google Cloud Machine Learning Engine มอบโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งสำหรับรองรับการคาดการณ์ในวงกว้าง ช่วยให้สามารถอนุมานข้อมูลปริมาณมากแบบเรียลไทม์หรือแบบกลุ่มได้
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning