Um ein Modell in der Google Cloud Machine Learning Engine zu erstellen, müssen Sie einem strukturierten Workflow folgen, der verschiedene Komponenten umfasst. Zu diesen Komponenten gehören die Vorbereitung Ihrer Daten, die Definition Ihres Modells und dessen Training. Lassen Sie uns jeden Schritt genauer untersuchen.
1. Aufbereitung der Daten:
Bevor Sie ein Modell erstellen, ist es wichtig, Ihre Daten entsprechend aufzubereiten. Dazu gehört das Sammeln und Vorverarbeiten Ihrer Daten, um deren Qualität und Eignung für das Training eines maschinellen Lernmodells sicherzustellen. Die Datenvorbereitung kann Aktivitäten wie das Bereinigen der Daten, den Umgang mit fehlenden Werten, das Normalisieren oder Skalieren von Features und das Aufteilen der Daten in Trainings- und Bewertungssätze umfassen.
2. Definition des Modells:
Sobald Ihre Daten bereit sind, besteht der nächste Schritt darin, Ihr Modell für maschinelles Lernen zu definieren. In der Google Cloud Machine Learning Engine können Sie Ihr Modell mit TensorFlow definieren, einem beliebten Open-Source-Framework für maschinelles Lernen. Mit TensorFlow können Sie verschiedene Arten von Modellen erstellen und trainieren, z. B. tiefe neuronale Netze, Faltungs-Neuronale Netze, wiederkehrende neuronale Netze und mehr.
Beim Definieren Ihres Modells müssen Sie die Architektur, Schichten und Parameter angeben, aus denen Ihr Modell besteht. Dazu gehört die Bestimmung der Anzahl der Schichten, der Art der Aktivierungsfunktionen, des Optimierungsalgorithmus und aller anderen Hyperparameter, die das Verhalten des Modells beeinflussen. Die Definition des Modells ist ein entscheidender Schritt, der eine sorgfältige Prüfung des vorliegenden Problems und der Eigenschaften Ihrer Daten erfordert.
3. Training des Modells:
Nachdem Sie Ihr Modell definiert haben, können Sie es mit den vorbereiteten Daten trainieren. Beim Training wird das Modell mit Eingabedaten gefüttert und seine Parameter iterativ angepasst, um die Differenz zwischen den vorhergesagten Ausgaben und den tatsächlichen Ausgaben zu minimieren. Dieser Vorgang wird als Optimierung oder Lernen bezeichnet. Die Google Cloud Machine Learning Engine bietet eine verteilte Trainingsinfrastruktur, mit der Sie Ihr Modell effizient an großen Datensätzen trainieren können.
Während des Trainings können Sie die Leistung Ihres Modells anhand von Bewertungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf oder Verlust überwachen. Durch die Analyse dieser Metriken können Sie beurteilen, wie gut Ihr Modell lernt, und bei Bedarf Anpassungen vornehmen. Das Training eines maschinellen Lernmodells erfordert oft mehrere Iterationen, um das gewünschte Leistungsniveau zu erreichen.
4. Bereitstellen des Modells:
Sobald Ihr Modell trainiert ist, können Sie es zur Bereitstellung von Vorhersagen in der Google Cloud Machine Learning Engine bereitstellen. Die Bereitstellung umfasst die Erstellung eines Endpunkts, der Eingabedaten empfangen und Vorhersagen basierend auf dem trainierten Modell generieren kann. Auf das bereitgestellte Modell kann über RESTful-APIs zugegriffen werden, sodass Sie es nahtlos in Ihre Anwendungen oder Systeme integrieren können.
Bei der Bereitstellung des Modells können Sie das gewünschte Skalierungsverhalten, die Anzahl der Instanzen und andere Bereitstellungskonfigurationen angeben, um optimale Leistung und Verfügbarkeit sicherzustellen. Die Google Cloud Machine Learning Engine bietet eine robuste Infrastruktur für die Bereitstellung von Vorhersagen in großem Maßstab und ermöglicht Echtzeit- oder Batch-Rückschlüsse auf große Datenmengen.
Weitere aktuelle Fragen und Antworten zu EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen:
- Was ist Text to Speech (TTS) und wie funktioniert es mit KI?
- Welche Einschränkungen gibt es bei der Arbeit mit großen Datensätzen beim maschinellen Lernen?
- Kann maschinelles Lernen eine dialogische Unterstützung leisten?
- Was ist der TensorFlow-Spielplatz?
- Was bedeutet eigentlich ein größerer Datensatz?
- Was sind einige Beispiele für Hyperparameter von Algorithmen?
- Was ist Ensemble-Lernen?
- Was passiert, wenn ein ausgewählter Algorithmus für maschinelles Lernen nicht geeignet ist und wie kann man sicherstellen, dass man den richtigen Algorithmus auswählt?
- Benötigt ein maschinelles Lernmodell während seines Trainings eine Betreuung?
- Welche Schlüsselparameter werden in auf neuronalen Netzwerken basierenden Algorithmen verwendet?
Weitere Fragen und Antworten finden Sie in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning