Για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο χρησιμοποιώντας το AutoML Vision, μπορείτε να ακολουθήσετε μια διαδικασία βήμα προς βήμα που περιλαμβάνει προετοιμασία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλου και αξιολόγηση. Το AutoML Vision είναι ένα ισχυρό εργαλείο που παρέχεται από το Google Cloud που απλοποιεί τη διαδικασία εκπαίδευσης προσαρμοσμένων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης για εργασίες αναγνώρισης εικόνων. Αξιοποιεί αλγόριθμους βαθιάς μάθησης και αυτοματοποιεί πολλές από τις πολύπλοκες εργασίες που εμπλέκονται στην εκπαίδευση μοντέλων.
Το πρώτο βήμα για την εκπαίδευση ενός μοντέλου χρησιμοποιώντας το AutoML Vision είναι να συγκεντρώσετε και να προετοιμάσετε τα δεδομένα προπόνησής σας. Αυτά τα δεδομένα θα πρέπει να αποτελούνται από ένα σύνολο εικόνων με ετικέτα που αντιπροσωπεύουν τις διαφορετικές κλάσεις ή κατηγορίες που θέλετε να αναγνωρίσει το μοντέλο σας. Είναι σημαντικό να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα εκπαίδευσής σας είναι διαφορετικά και αντιπροσωπευτικά των πραγματικών σεναρίων που περιμένετε να συναντήσει το μοντέλο σας. Όσο πιο ποικίλα και ολοκληρωμένα τα δεδομένα προπόνησής σας, τόσο καλύτερα το μοντέλο σας θα μπορεί να γενικεύει και να κάνει ακριβείς προβλέψεις.
Αφού έχετε έτοιμα τα δεδομένα προπόνησής σας, μπορείτε να προχωρήσετε στο επόμενο βήμα, το οποίο είναι να δημιουργήσετε ένα σύνολο δεδομένων στη διεπαφή AutoML Vision. Αυτό περιλαμβάνει τη μεταφόρτωση των προπονητικών σας εικόνων και την παροχή των αντίστοιχων ετικετών για κάθε εικόνα. Το AutoML Vision υποστηρίζει διάφορες μορφές εικόνας, συμπεριλαμβανομένων των JPEG και PNG. Επιπλέον, μπορείτε επίσης να παρέχετε πλαίσια οριοθέτησης για εργασίες ανίχνευσης αντικειμένων, γεγονός που ενισχύει περαιτέρω τις δυνατότητες του μοντέλου σας.
Αφού δημιουργήσετε το σύνολο δεδομένων, μπορείτε να ξεκινήσετε τη διαδικασία εκπαίδευσης του μοντέλου. Το AutoML Vision χρησιμοποιεί μια τεχνική που ονομάζεται μάθηση μεταφοράς, η οποία σας επιτρέπει να αξιοποιήσετε προεκπαιδευμένα μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί σε σύνολα δεδομένων μεγάλης κλίμακας. Αυτή η προσέγγιση μειώνει σημαντικά τον όγκο των δεδομένων εκπαίδευσης και των υπολογιστικών πόρων που απαιτούνται για την επίτευξη καλής απόδοσης. Το AutoML Vision παρέχει μια επιλογή προεκπαιδευμένων μοντέλων, όπως το EfficientNet και το MobileNet, από τα οποία μπορείτε να επιλέξετε με βάση τις συγκεκριμένες απαιτήσεις σας.
Κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας, το AutoML Vision προσαρμόζει με ακρίβεια το προεκπαιδευμένο μοντέλο χρησιμοποιώντας τα επισημασμένα δεδομένα προπόνησης. Προσαρμόζει αυτόματα τις παραμέτρους του μοντέλου και βελτιστοποιεί την αρχιτεκτονική του μοντέλου για να βελτιώσει την απόδοσή του στη συγκεκριμένη εργασία σας. Η διαδικασία εκπαίδευσης είναι τυπικά επαναληπτική, με πολλαπλές εποχές ή επαναλήψεις, για να βελτιωθεί σταδιακά η ακρίβεια του μοντέλου. Το AutoML Vision εκτελεί επίσης τεχνικές αύξησης δεδομένων, όπως τυχαίες περιστροφές και ανατροπές, για να βελτιώσει περαιτέρω τις δυνατότητες γενίκευσης του μοντέλου.
Μόλις ολοκληρωθεί η εκπαίδευση, το AutoML Vision σάς παρέχει μετρήσεις αξιολόγησης για να αξιολογήσετε την απόδοση του μοντέλου σας. Αυτές οι μετρήσεις περιλαμβάνουν την ακρίβεια, την ανάκληση και τη βαθμολογία F1, που μετρούν την ικανότητα του μοντέλου να ταξινομεί σωστά τις εικόνες. Μπορείτε επίσης να απεικονίσετε τις προβλέψεις του μοντέλου σε ένα σύνολο δεδομένων επικύρωσης για να αποκτήσετε πληροφορίες για τα δυνατά και τα αδύνατα σημεία του. Το AutoML Vision σάς επιτρέπει να επαναλαμβάνετε το μοντέλο σας βελτιώνοντας τα δεδομένα εκπαίδευσης, προσαρμόζοντας υπερπαραμέτρους και εκπαιδεύοντας ξανά το μοντέλο για να βελτιώσετε την απόδοσή του.
Αφού είστε ικανοποιημένοι με την απόδοση του εκπαιδευμένου μοντέλου σας, μπορείτε να το αναπτύξετε για να κάνετε προβλέψεις σε νέες, αόρατες εικόνες. Το AutoML Vision παρέχει ένα REST API που σας επιτρέπει να ενσωματώσετε το μοντέλο σας στις εφαρμογές ή τις υπηρεσίες σας. Μπορείτε να στείλετε δεδομένα εικόνας στο API και θα επιστρέψει τις προβλεπόμενες ετικέτες ή τα πλαίσια οριοθέτησης με βάση το συμπέρασμα του εκπαιδευμένου μοντέλου.
Η εκπαίδευση ενός μοντέλου χρησιμοποιώντας το AutoML Vision περιλαμβάνει προετοιμασία δεδομένων, δημιουργία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλου, αξιολόγηση και ανάπτυξη. Ακολουθώντας αυτή τη διαδικασία, μπορείτε να αξιοποιήσετε τη δύναμη του AutoML Vision για να εκπαιδεύσετε προσαρμοσμένα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για εργασίες αναγνώρισης εικόνων, χωρίς την ανάγκη εκτεταμένης γνώσης αλγορίθμων βαθιάς εκμάθησης ή ρύθμισης υποδομής.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση:
- Όταν ένας πυρήνας είναι διακλαδισμένος με δεδομένα και το πρωτότυπο είναι ιδιωτικό, μπορεί το διχαλωτό να είναι δημόσιο και αν ναι δεν αποτελεί παραβίαση απορρήτου;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Η λειτουργία Eager εμποδίζει την κατανεμημένη υπολογιστική λειτουργικότητα του TensorFlow;
- Μπορούν οι λύσεις cloud της Google να χρησιμοποιηθούν για την αποσύνδεση των υπολογιστών από τον χώρο αποθήκευσης για μια πιο αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου ML με μεγάλα δεδομένα;
- Το Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων και χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου;
- Είναι δυνατόν να εκπαιδεύσουμε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς λόξυγκα;
- Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
- Μπορεί το CMLE να διαβάσει δεδομένα αποθήκευσης από το Google Cloud και να χρησιμοποιήσει ένα καθορισμένο εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Advancing in Machine Learning