Upang bumuo ng isang modelo sa Google Cloud Machine Learning Engine, kailangan mong sundin ang isang structured na daloy ng trabaho na kinabibilangan ng iba't ibang bahagi. Kasama sa mga bahaging ito ang paghahanda ng iyong data, pagtukoy sa iyong modelo, at pagsasanay nito. Tuklasin natin ang bawat hakbang nang mas detalyado.
1. Paghahanda ng Data:
Bago gumawa ng modelo, mahalagang ihanda ang iyong data nang naaangkop. Kabilang dito ang pangangalap at paunang pagproseso ng iyong data upang matiyak ang kalidad at pagiging angkop nito para sa pagsasanay ng modelo ng machine learning. Maaaring kasama sa paghahanda ng data ang mga aktibidad gaya ng paglilinis ng data, paghawak ng mga nawawalang value, pag-normalize o pag-scale ng mga feature, at paghahati ng data sa mga set ng pagsasanay at pagsusuri.
2. Pagtukoy sa Modelo:
Kapag handa na ang iyong data, ang susunod na hakbang ay tukuyin ang iyong modelo ng machine learning. Sa Google Cloud Machine Learning Engine, maaari mong tukuyin ang iyong modelo gamit ang TensorFlow, isang sikat na open-source machine learning framework. Binibigyang-daan ka ng TensorFlow na bumuo at magsanay ng iba't ibang uri ng mga modelo, tulad ng mga deep neural network, convolutional neural network, paulit-ulit na neural network, at higit pa.
Kapag tinutukoy ang iyong modelo, kailangan mong tukuyin ang arkitektura, mga layer, at mga parameter na bumubuo sa iyong modelo. Kabilang dito ang pagtukoy sa bilang ng mga layer, ang uri ng mga activation function, ang optimization algorithm, at anumang iba pang hyperparameter na nakakaimpluwensya sa gawi ng modelo. Ang pagtukoy sa modelo ay isang mahalagang hakbang na nangangailangan ng maingat na pagsasaalang-alang sa problemang nasa kamay at sa mga katangian ng iyong data.
3. Pagsasanay sa Modelo:
Pagkatapos tukuyin ang iyong modelo, maaari kang magpatuloy sa pagsasanay nito gamit ang inihandang data. Kasama sa pagsasanay ang pagpapakain sa modelo ng data ng pag-input at pag-aayos ng mga parameter nito nang paulit-ulit upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang mga output at ang aktwal na mga output. Ang prosesong ito ay kilala bilang pag-optimize o pag-aaral. Ang Google Cloud Machine Learning Engine ay nagbibigay ng distributed na imprastraktura ng pagsasanay na nagbibigay-daan sa iyong sanayin nang mahusay ang iyong modelo sa malalaking dataset.
Sa panahon ng pagsasanay, maaari mong subaybayan ang pagganap ng iyong modelo gamit ang mga sukatan ng pagsusuri gaya ng katumpakan, katumpakan, pag-recall, o pagkawala. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga sukatang ito, maaari mong masuri kung gaano kahusay natututo ang iyong modelo at gumawa ng mga pagsasaayos kung kinakailangan. Ang pagsasanay sa isang modelo ng machine learning ay kadalasang nangangailangan ng maraming pag-ulit upang makamit ang nais na antas ng pagganap.
4. Pag-deploy ng Modelo:
Kapag nasanay na ang iyong modelo, maaari mo itong i-deploy sa Google Cloud Machine Learning Engine para sa paghahatid ng mga hula. Kasama sa deployment ang paggawa ng endpoint na maaaring makatanggap ng data ng input at makabuo ng mga hula batay sa sinanay na modelo. Maaaring ma-access ang naka-deploy na modelo sa pamamagitan ng mga RESTful API, na nagbibigay-daan sa iyong isama ito sa iyong mga application o system nang walang putol.
Kapag nagde-deploy ng modelo, maaari mong tukuyin ang gustong gawi sa pag-scale, ang bilang ng mga instance, at iba pang mga configuration ng deployment upang matiyak ang pinakamainam na performance at availability. Ang Google Cloud Machine Learning Engine ay nagbibigay ng matatag na imprastraktura para sa paghahatid ng mga hula sa sukat, na nagpapagana ng real-time o batch inference sa malalaking volume ng data.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning