ข้อดีของการใช้ AutoML Vision สำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
AutoML Vision เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Machine Learning ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างง่ายดาย มีข้อดีหลายประการที่ทำให้เป็นทรัพย์สินที่มีค่าในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจข้อดีเหล่านี้โดยละเอียด โดยระบุ
อะไรคือความเบี่ยงเบนที่สังเกตได้ในประสิทธิภาพของโมเดลจากข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น
ประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นอาจเบี่ยงเบนไปจากประสิทธิภาพของโมเดลในข้อมูลการฝึกอบรม ความเบี่ยงเบนเหล่านี้ หรือที่เรียกว่าข้อผิดพลาดทั่วไป เกิดขึ้นเนื่องจากปัจจัยหลายอย่างในตัวแบบและข้อมูล ในบริบทของ AutoML Vision ซึ่งเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ Google Cloud จัดหาให้สำหรับงานจัดประเภทรูปภาพ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ
คุณจะทำอย่างไร หากคุณระบุรูปภาพที่ติดฉลากไม่ถูกต้องหรือปัญหาอื่นๆ เกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ
เมื่อทำงานกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะพบรูปภาพที่ติดฉลากผิดหรือปัญหาอื่นๆ เกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดล ปัญหาเหล่านี้อาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากสาเหตุหลายประการ เช่น ข้อผิดพลาดของมนุษย์ในการติดฉลากข้อมูล ความเอนเอียงในข้อมูลการฝึกอบรม หรือข้อจำกัดของตัวแบบเอง อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องแก้ไขปัญหาเหล่านี้
คุณจะฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML Vision ได้อย่างไร
หากต้องการฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML Vision คุณสามารถทำตามขั้นตอนทีละขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล และการประเมิน AutoML Vision เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพจาก Google Cloud ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ มันใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกและทำให้หลาย ๆ อย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติ
จุดประสงค์ของ AutoML Vision ใน Google Cloud Machine Learning คืออะไร
AutoML Vision เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Machine Learning ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อนและเร่งกระบวนการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ จุดประสงค์คือเพื่อให้ผู้ใช้โดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง สามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการจัดประเภทรูปภาพที่มีความแม่นยำสูงโดยใช้ความพยายามน้อยที่สุด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ