Google Cloud Machine Learning Engine-д загвар бүтээхийн тулд та янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг агуулсан бүтэцтэй ажлын урсгалыг дагах хэрэгтэй. Эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд өгөгдөл бэлтгэх, загвараа тодорхойлох, сургах зэрэг орно. Алхам бүрийг илүү нарийвчлан авч үзье.
1. Мэдээлэл бэлтгэх:
Загвар үүсгэхээсээ өмнө өгөгдлөө зохих ёсоор бэлтгэх нь маш чухал юм. Энэ нь машин сургалтын загварыг сургахад чанар, тохиромжтой эсэхийг баталгаажуулахын тулд таны өгөгдлийг цуглуулж, урьдчилан боловсруулах явдал юм. Мэдээллийг бэлтгэхэд өгөгдлийг цэвэрлэх, дутуу утгыг зохицуулах, функцуудыг хэвийн болгох, масштаблах, өгөгдлийг сургалт, үнэлгээний багц болгон хуваах зэрэг үйл ажиллагаа багтаж болно.
2. Загварыг тодорхойлох:
Таны өгөгдөл бэлэн болсны дараа дараагийн алхам бол машин сургалтын загвараа тодорхойлох явдал юм. Google Cloud Machine Learning Engine дээр та алдартай нээлттэй эхийн машин сургалтын тогтолцоо болох TensorFlow ашиглан загвараа тодорхойлж болно. TensorFlow нь гүн мэдрэлийн сүлжээ, эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээ, давтагдах мэдрэлийн сүлжээ гэх мэт төрөл бүрийн загваруудыг бүтээх, сургах боломжийг олгодог.
Загвараа тодорхойлохдоо та загвараа бүрдүүлж буй архитектур, давхарга, параметрүүдийг зааж өгөх хэрэгтэй. Үүнд давхаргын тоо, идэвхжүүлэх функцын төрөл, оновчлолын алгоритм болон загварын зан төлөвт нөлөөлөх бусад гиперпараметрүүдийг тодорхойлох зэрэг орно. Загварыг тодорхойлох нь тулгарч буй асуудал болон таны өгөгдлийн шинж чанарыг сайтар бодож үзэх шаардлагатай чухал алхам юм.
3. Загвар өмсөгчийг сургах:
Загвараа тодорхойлсны дараа та бэлтгэсэн өгөгдлийг ашиглан сургаж болно. Сургалт нь загварыг оролтын өгөгдлөөр тэжээх, урьдчилан таамагласан гаралт болон бодит гаралтын хоорондох зөрүүг багасгахын тулд параметрүүдийг давталттайгаар тохируулах явдал юм. Энэ процессыг оновчлол эсвэл суралцах гэж нэрлэдэг. Google Cloud Machine Learning Engine нь том өгөгдлийн багц дээр загвараа үр дүнтэй сургах боломжийг олгодог хуваарилагдсан сургалтын дэд бүтцийг бий болгодог.
Сургалтын үеэр та загварынхаа гүйцэтгэлийг нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, алдагдал гэх мэт үнэлгээний хэмжүүрүүдийг ашиглан хянах боломжтой. Эдгээр хэмжүүрүүдэд дүн шинжилгээ хийснээр та загвараа хэр сайн сурч байгааг үнэлж, шаардлагатай бол тохируулга хийх боломжтой. Машин сургалтын загварыг сургах нь хүссэн гүйцэтгэлийн түвшинд хүрэхийн тулд олон давталт шаарддаг.
4. Загварыг ашиглах:
Загвараа сургасны дараа та үүнийг Google Cloud Machine Learning Engine-д байршуулж, таамаглал дэвшүүлэх боломжтой. Байрлуулалт нь оролтын өгөгдлийг хүлээн авах, бэлтгэгдсэн загвар дээр үндэслэн таамаглал гаргах боломжтой төгсгөлийн цэгийг бий болгох явдал юм. Оруулсан загварт RESTful API-уудаар хандах боломжтой бөгөөд үүнийг өөрийн програм эсвэл системдээ саадгүй нэгтгэх боломжийг олгоно.
Загварыг ашиглахдаа оновчтой гүйцэтгэл, хүртээмжтэй байдлыг хангахын тулд хүссэн масштабын горим, тохиолдлын тоо болон бусад байршуулалтын тохиргоог зааж өгч болно. Google Cloud Machine Learning Engine нь том хэмжээний өгөгдөл дээр бодит цагийн болон багц дүгнэлт гаргах боломжийг олгодог өргөн цар хүрээтэй таамаглалыг хангах хүчирхэг дэд бүтцийг бий болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу