คุณจะฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML Vision ได้อย่างไร

/ / ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ

หากต้องการฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML Vision คุณสามารถทำตามขั้นตอนทีละขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล และการประเมิน AutoML Vision เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพจาก Google Cloud ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ มันใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกและทำให้งานที่ซับซ้อนหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองเป็นไปโดยอัตโนมัติ

ขั้นตอนแรกในการฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML Vision คือการรวบรวมและเตรียมข้อมูลการฝึกของคุณ ข้อมูลนี้ควรประกอบด้วยชุดของรูปภาพที่มีป้ายกำกับซึ่งแสดงถึงคลาสหรือหมวดหมู่ต่างๆ ที่คุณต้องการให้โมเดลของคุณรู้จัก สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าข้อมูลการฝึกของคุณมีความหลากหลายและเป็นตัวแทนของสถานการณ์จริงที่คุณคาดหวังว่าโมเดลของคุณจะเจอ ยิ่งข้อมูลการฝึกอบรมของคุณมีความหลากหลายและครอบคลุมมากเท่าใด แบบจำลองของคุณจะสามารถสรุปและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำได้ดีขึ้นเท่านั้น

เมื่อคุณเตรียมข้อมูลการฝึกพร้อมแล้ว คุณสามารถดำเนินการขั้นตอนต่อไปได้ ซึ่งก็คือการสร้างชุดข้อมูลในอินเทอร์เฟซ AutoML Vision ซึ่งเกี่ยวข้องกับการอัปโหลดภาพการฝึกอบรมของคุณและระบุป้ายกำกับที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละภาพ AutoML Vision รองรับรูปแบบภาพต่างๆ รวมถึง JPEG และ PNG นอกจากนี้ คุณยังสามารถจัดเตรียมกล่องขอบเขตสำหรับงานตรวจหาวัตถุ ซึ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถของแบบจำลองของคุณ

หลังจากสร้างชุดข้อมูลแล้ว คุณสามารถเริ่มกระบวนการฝึกโมเดลได้ AutoML Vision ใช้เทคนิคที่เรียกว่า Transfer Learning ซึ่งช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมมาแล้วในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ วิธีการนี้ช่วยลดจำนวนข้อมูลการฝึกอบรมและทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นอย่างมากเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดี AutoML Vision มีโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าให้เลือกมากมาย เช่น EfficientNet และ MobileNet ซึ่งคุณสามารถเลือกได้ตามความต้องการเฉพาะของคุณ

ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม AutoML Vision จะปรับแต่งโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าอย่างละเอียดโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับของคุณ โดยจะปรับพารามิเตอร์ของโมเดลโดยอัตโนมัติและปรับสถาปัตยกรรมของโมเดลให้เหมาะสมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในงานเฉพาะของคุณ กระบวนการฝึกอบรมมักจะวนซ้ำ โดยมีหลายยุคหรือการวนซ้ำ เพื่อค่อยๆ ปรับปรุงความแม่นยำของโมเดล AutoML Vision ยังใช้เทคนิคการขยายข้อมูล เช่น การหมุนและการพลิกแบบสุ่ม เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการวางรูปแบบทั่วไปของโมเดล

เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสิ้น AutoML Vision จะให้เมตริกการประเมินแก่คุณเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ เมตริกเหล่านี้รวมถึงความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 ซึ่งวัดความสามารถของแบบจำลองในการจำแนกภาพได้อย่างถูกต้อง คุณยังสามารถแสดงภาพการคาดคะเนของแบบจำลองในชุดข้อมูลการตรวจสอบเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อน AutoML Vision ช่วยให้คุณสามารถวนซ้ำโมเดลของคุณโดยปรับแต่งข้อมูลการฝึก ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และฝึกโมเดลใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

หลังจากที่คุณพอใจกับประสิทธิภาพของโมเดลที่ฝึกแล้ว คุณสามารถปรับใช้เพื่อคาดการณ์ภาพใหม่ที่ไม่เคยเห็น AutoML Vision มี REST API ที่ให้คุณรวมโมเดลของคุณเข้ากับแอปพลิเคชันหรือบริการของคุณ คุณสามารถส่งข้อมูลรูปภาพไปยัง API และจะส่งคืนป้ายกำกับหรือกล่องขอบเขตที่คาดการณ์ไว้ตามการอนุมานของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรม

การฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML Vision เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล การสร้างชุดข้อมูล การฝึกโมเดล การประเมิน และการปรับใช้ เมื่อทำตามขั้นตอนนี้ คุณจะสามารถใช้พลังของ AutoML Vision เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้มากมายเกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกหรือการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง:

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , ,