Та AutoML Vision ашиглан загвар өмсөгчийг хэрхэн сургах вэ?
AutoML Vision ашиглан загварыг сургахын тулд та өгөгдөл бэлтгэх, загварчлалын сургалт, үнэлгээ хийх зэрэг алхам алхмаар үйл явцыг дагаж болно. AutoML Vision нь Google Cloud-аас гаргасан хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд зураг таних даалгавруудад зориулж тусгай машин сургалтын загваруудыг сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг. Энэ нь гүнзгий суралцах алгоритмуудыг хөшүүрэг болгож, загварчлалын сургалттай холбоотой олон нарийн төвөгтэй ажлуудыг автоматжуулдаг.
AutoML Vision ашиглан загварыг сургах эхний алхам бол сургалтын мэдээллээ цуглуулж бэлтгэх явдал юм. Энэ өгөгдөл нь таны загварт танихыг хүсч буй өөр өөр ангилал эсвэл категориудыг төлөөлөх шошготой зургуудаас бүрдэх ёстой. Таны сургалтын өгөгдөл олон янз байх бөгөөд таны загварт тулгарах бодит нөхцөл байдлыг илэрхийлэх нь чухал юм. Таны сургалтын өгөгдөл хэдий чинээ олон янз, өргөн хүрээтэй байх тусам таны загвар илүү сайн нэгтгэж, үнэн зөв таамаглал гаргах боломжтой болно.
Сургалтын өгөгдлөө бэлэн болгосны дараа та AutoML Vision интерфейс дээр өгөгдлийн багц үүсгэх дараагийн алхам руу шилжиж болно. Үүнд сургалтын зургуудаа байршуулж, зураг бүрт тохирох шошгыг өгнө. AutoML Vision нь JPEG болон PNG зэрэг янз бүрийн зургийн форматыг дэмждэг. Нэмж дурдахад та объект илрүүлэх даалгаврын хувьд хязгаарлах хайрцагуудыг өгөх боломжтой бөгөөд энэ нь таны загварын чадавхийг улам сайжруулдаг.
Өгөгдлийн багц үүсгэсний дараа та загварын сургалтын процессыг эхлүүлж болно. AutoML Vision нь том хэмжээний өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг ашиглах боломжийг олгодог шилжүүлгийн сургалт хэмээх аргыг ашигладаг. Энэ арга нь сайн гүйцэтгэлд хүрэхэд шаардагдах сургалтын өгөгдөл, тооцоолох нөөцийн хэмжээг эрс багасгадаг. AutoML Vision нь EfficientNet, MobileNet зэрэг урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудаас сонголт хийх боломжийг олгодог.
Сургалтын явцад AutoML Vision нь таны шошготой сургалтын өгөгдлийг ашиглан урьдчилан бэлтгэсэн загварыг нарийн тааруулдаг. Энэ нь загварын параметрүүдийг автоматаар тохируулж, загварын архитектурыг оновчтой болгож, таны тодорхой даалгавар дээр түүний гүйцэтгэлийг сайжруулдаг. Загварын нарийвчлалыг аажмаар сайжруулахын тулд сургалтын үйл явц нь ихэвчлэн давталттай, олон үе эсвэл давталттай байдаг. AutoML Vision нь мөн загварыг нэгтгэх чадварыг сайжруулахын тулд санамсаргүй эргүүлэх, эргүүлэх зэрэг өгөгдлийг нэмэгдүүлэх арга техникийг гүйцэтгэдэг.
Сургалт дууссаны дараа AutoML Vision нь таны загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх үнэлгээний хэмжүүрээр хангана. Эдгээр хэмжигдэхүүнүүдэд нарийвчлал, санах ой, F1 оноо багтдаг бөгөөд энэ нь загварын зургийг зөв ангилах чадварыг хэмждэг. Баталгаажуулалтын өгөгдлийн багц дээр та загварын таамаглалыг төсөөлж, давуу болон сул талуудын талаар ойлголттой болох боломжтой. AutoML Vision нь сургалтын өгөгдлийг боловсронгуй болгох, гиперпараметрүүдийг тохируулах, гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд загварыг дахин сургах замаар загвараа давтах боломжийг олгодог.
Та бэлтгэгдсэн загварынхаа гүйцэтгэлд сэтгэл ханамжтай болсны дараа та үүнийг шинээр, хараагүй зургууд дээр таамаглахын тулд ашиглаж болно. AutoML Vision нь REST API-ээр хангадаг бөгөөд энэ нь танд загвараа өөрийн програм эсвэл үйлчилгээнд нэгтгэх боломжийг олгодог. Та API руу зургийн өгөгдлийг илгээх боломжтой бөгөөд энэ нь бэлтгэгдсэн загварын дүгнэлт дээр үндэслэн таамагласан шошго эсвэл хязгаарлах хайрцгийг буцаана.
AutoML Vision ашиглан загварыг сургах нь өгөгдөл бэлтгэх, өгөгдлийн багц үүсгэх, загварыг сургах, үнэлэх, байршуулах зэрэг орно. Энэ үйл явцыг дагаснаар та гүнзгий суралцах алгоритм эсвэл дэд бүтцийн тохиргооны талаар өргөн мэдлэг шаардахгүйгээр зураг таних даалгавруудад зориулж тусгай машин сургалтын загваруудыг сургахын тулд AutoML Vision-ийн хүчийг ашиглах боломжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах:
- Kubeflow нь суурилуулалт, засвар үйлчилгээ, олон талт багуудын суралцах муруй зэрэг нэмэлт нарийн төвөгтэй байдлыг харгалзан Kubernetes дээрх машин сургалтын ажлын урсгалын удирдлагыг хэр хялбаршуулдаг вэ?
- Colab-ийн мэргэжилтэн үнэгүй GPU/TPU-ийн хэрэглээг хэрхэн оновчтой болгож, сесс хоорондын өгөгдлийн тогтвортой байдал, хамаарлыг удирдаж, мэдээллийн шинжлэх ухааны томоохон төслүүдэд дахин бүтээгдэх, хамтын ажиллагааг хэрхэн хангах вэ?
- Эх сурвалж болон зорилтот өгөгдлийн багцын ижил төстэй байдал, тогтмолжуулах арга техник, сургалтын хурдыг сонгох зэрэг нь TensorFlow Hub-ээр дамжуулж суралцах үр дүнд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
- Онцлогуудыг задлах арга нь TensorFlow Hub-тай дамжуулж сурахад нарийн тааруулахаас юугаараа ялгаатай вэ, аль тохиолдолд илүү тохиромжтой вэ?
- Та дамжуулж сурах гэж юуг ойлгож байгаа бөгөөд энэ нь TensorFlow Hub-аас санал болгож буй урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудтай ямар холбоотой гэж та бодож байна вэ?
- Хэрэв таны зөөврийн компьютер загвараа сургахад хэдэн цаг зарцуулдаг бол та GPU болон JupyterLab-тай VM-ийг ашиглан үйл явцыг хурдасгаж, орчныг эвдэхгүйгээр хамаарлыг хэрхэн зохион байгуулах вэ?
- Хэрэв би аль хэдийн дотооддоо зөөврийн компьютер ашигладаг бол яагаад JupyterLab-ийг GPU-тэй VM дээр ашиглах ёстой гэж? Би хамаарал (pip/conda), өгөгдөл, зөвшөөрлийг өөрийн орчныг эвдэхгүйгээр хэрхэн удирдах вэ?
- Python-ын туршлагагүй, хиймэл оюун ухааны үндсэн ойлголттой хүн Keras-аас хөрвүүлсэн загварыг ачаалах, model.json файл болон хэлтэрхийг тайлбарлах, хөтчид интерактив бодит цагийн таамаглалыг хангахын тулд TensorFlow.js-г ашиглаж чадах уу?
- Хиймэл оюун ухааны мэргэжилтэн, гэхдээ програмчлалын анхлан суралцагч TensorFlow.js-ийн давуу талыг хэрхэн ашиглах вэ?
- Өгөгдөл цуглуулахаас эхлээд загвар байршуулалт хүртэл AutoML Vision-ийн тусламжтай зургийн ангиллын загвар бэлтгэх, сургах бүрэн ажлын явц юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү