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:
- Цөм нь өгөгдөлтэй, эх хувь нь хувийнх байх үед сэрээтэй нь олон нийтэд нээлттэй байж болох уу, хэрэв тийм бол нууцлалын зөрчил биш үү?
- 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?
- Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
- Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?
- Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
- CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
- CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү