כיצד ניתן לאמן דגם באמצעות AutoML Vision?
כדי להכשיר מודל באמצעות AutoML Vision, אתה יכול לעקוב אחר תהליך שלב אחר שלב הכולל הכנת נתונים, אימון מודל והערכה. AutoML Vision הוא כלי רב עוצמה המסופק על ידי Google Cloud המפשט את תהליך הדרכה של מודלים מותאמים אישית של למידת מכונה למשימות זיהוי תמונות. הוא ממנף אלגוריתמי למידה עמוקה וממכן רבות מהמשימות המורכבות הכרוכות באימון מודלים.
השלב הראשון באימון מודל באמצעות AutoML Vision הוא איסוף והכנת נתוני האימון שלך. נתונים אלה צריכים להיות מורכבים מקבוצה של תמונות מתויגות המייצגות את המחלקות או הקטגוריות השונות שאתה רוצה שהמודל שלך יזהה. חשוב לוודא שנתוני ההדרכה שלך מגוונים ומייצגים את התרחישים האמיתיים שבהם אתה מצפה שהמודל שלך יפגוש. ככל שנתוני האימון שלך מגוונים ומקיפים יותר, כך המודל שלך יוכל להכליל ולבצע תחזיות מדויקות יותר.
לאחר שתכינו את נתוני האימון שלכם, תוכלו להמשיך לשלב הבא, שהוא יצירת מערך נתונים בממשק AutoML Vision. זה כרוך בהעלאת תמונות האימון שלך ומתן התוויות המתאימות לכל תמונה. AutoML Vision תומך בפורמטים שונים של תמונה, כולל JPEG ו-PNG. בנוסף, אתה יכול גם לספק תיבות תוחמות למשימות זיהוי אובייקטים, מה שמשפר עוד יותר את היכולות של המודל שלך.
לאחר יצירת מערך הנתונים, תוכל להתחיל בתהליך אימון המודל. AutoML Vision משתמש בטכניקה הנקראת למידת העברה, המאפשרת לך למנף מודלים שהוכשרו מראש שהוכשרו על מערכי נתונים בקנה מידה גדול. גישה זו מפחיתה באופן משמעותי את כמות נתוני ההדרכה ומשאבי החישוב הנדרשים להשגת ביצועים טובים. AutoML Vision מספקת מבחר של דגמים מאומנים מראש, כגון EfficientNet ו-MobileNet, שתוכלו לבחור מהם בהתאם לדרישות הספציפיות שלכם.
במהלך תהליך האימון, AutoML Vision מכוונן עדין את המודל שהוכשר מראש באמצעות נתוני האימון שכותרתו. זה מתאים אוטומטית את הפרמטרים של המודל ומייעל את ארכיטקטורת המודל כדי לשפר את הביצועים שלו במשימה הספציפית שלך. תהליך האימון הוא בדרך כלל איטרטיבי, עם מספר תקופות או איטרציות, כדי לשפר בהדרגה את דיוק המודל. AutoML Vision מבצעת גם טכניקות הגדלת נתונים, כגון סיבובים אקראיים והיפוכים, כדי לשפר עוד יותר את יכולות ההכללה של המודל.
לאחר השלמת ההדרכה, AutoML Vision מספקת לך מדדי הערכה כדי להעריך את הביצועים של המודל שלך. מדדים אלו כוללים דיוק, זכירה וציון F1, המודדים את יכולתו של המודל לסווג נכון תמונות. אתה יכול גם לדמיין את התחזיות של המודל על מערך נתונים אימות כדי לקבל תובנות לגבי החוזקות והחולשות שלו. AutoML Vision מאפשר לך לחזור על המודל שלך על ידי חידוד נתוני האימון, התאמת היפרפרמטרים ואימון מחדש של המודל כדי לשפר את הביצועים שלו.
לאחר שתהיה מרוצה מהביצועים של הדגם המאומן שלך, תוכל לפרוס אותו כדי ליצור תחזיות על תמונות חדשות שלא נראו. AutoML Vision מספק REST API המאפשר לך לשלב את המודל שלך באפליקציות או בשירותים שלך. אתה יכול לשלוח נתוני תמונה ל-API, והוא יחזיר את התוויות החזויות או התיבות התוחמות בהתבסס על ההסקה של המודל המאומן.
אימון מודל באמצעות AutoML Vision כולל הכנת נתונים, יצירת מערך נתונים, הדרכה של מודל, הערכה ופריסה. על ידי ביצוע תהליך זה, אתה יכול למנף את הכוח של AutoML Vision כדי להכשיר מודלים מותאמים אישית של למידת מכונה למשימות זיהוי תמונות, ללא צורך בידע נרחב של אלגוריתמי למידה עמוקה או הגדרת תשתית.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- כאשר קרנל מזולג עם נתונים והמקור הוא פרטי, האם המזלג יכול להיות ציבורי ואם כן אין מדובר בהפרת פרטיות?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning