Google Cloud Machine Learning Engine'de bir model oluşturmak için çeşitli bileşenleri içeren yapılandırılmış bir iş akışını izlemeniz gerekir. Bu bileşenler verilerinizin hazırlanmasını, modelinizin tanımlanmasını ve eğitilmesini içerir. Her adımı daha ayrıntılı olarak inceleyelim.
1. Verilerin Hazırlanması:
Bir model oluşturmadan önce, verilerinizi uygun şekilde hazırlamak çok önemlidir. Bu, bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kalitesini ve uygunluğunu sağlamak üzere verilerinizin toplanmasını ve önceden işlenmesini içerir. Veri hazırlama, verileri temizleme, eksik değerleri işleme, özellikleri normalleştirme veya ölçeklendirme ve verileri eğitim ve değerlendirme setlerine bölme gibi faaliyetleri içerebilir.
2. Modeli Tanımlama:
Verileriniz hazır olduğunda sonraki adım, makine öğrenimi modelinizi tanımlamaktır. Google Cloud Machine Learning Engine'de, popüler bir açık kaynak makine öğrenimi çerçevesi olan TensorFlow'u kullanarak modelinizi tanımlayabilirsiniz. TensorFlow, derin nöral ağlar, evrişimli nöral ağlar, tekrarlayan nöral ağlar ve daha fazlası gibi çeşitli türlerde modeller oluşturmanıza ve eğitmenize olanak tanır.
Modelinizi tanımlarken, modelinizi oluşturan mimariyi, katmanları ve parametreleri belirtmeniz gerekir. Bu, katman sayısının, aktivasyon fonksiyonlarının türünün, optimizasyon algoritmasının ve modelin davranışını etkileyen diğer hiperparametrelerin belirlenmesini içerir. Modelin tanımlanması, eldeki problemin ve verilerinizin özelliklerinin dikkatle değerlendirilmesini gerektiren çok önemli bir adımdır.
3. Modeli Eğitmek:
Modelinizi tanımladıktan sonra, hazırlanan verileri kullanarak onu eğitmeye devam edebilirsiniz. Eğitim, modeli girdi verileriyle beslemeyi ve tahmin edilen çıktılar ile gerçek çıktılar arasındaki farkı en aza indirmek için parametrelerini yinelemeli olarak ayarlamayı içerir. Bu süreç optimizasyon veya öğrenme olarak bilinir. Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru, modelinizi büyük veri kümeleri üzerinde verimli bir şekilde eğitmenize olanak tanıyan dağıtılmış bir eğitim altyapısı sağlar.
Eğitim sırasında doğruluk, kesinlik, geri çağırma veya kayıp gibi değerlendirme ölçümlerini kullanarak modelinizin performansını izleyebilirsiniz. Bu ölçümleri analiz ederek, modelinizin ne kadar iyi öğrendiğini değerlendirebilir ve gerekirse ayarlamalar yapabilirsiniz. Bir makine öğrenimi modelini eğitmek, genellikle istenen performans düzeyine ulaşmak için birden çok yineleme gerektirir.
4. Modeli Dağıtma:
Modeliniz eğitildikten sonra, tahminler sunmak için onu Google Cloud Machine Learning Engine'e dağıtabilirsiniz. Dağıtım, girdi verilerini alabilen ve eğitilen modele dayalı tahminler oluşturabilen bir uç nokta oluşturmayı içerir. Dağıtılan modele, RESTful API'leri aracılığıyla erişilebilir ve bu, onu uygulamalarınıza veya sistemlerinize sorunsuz bir şekilde entegre etmenize olanak tanır.
Modeli dağıtırken, optimum performans ve kullanılabilirliği sağlamak için istenen ölçeklendirme davranışını, örnek sayısını ve diğer dağıtım yapılandırmalarını belirtebilirsiniz. Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru, büyük hacimli veriler üzerinde gerçek zamanlı veya toplu çıkarsama sağlayarak geniş ölçekte tahminler sunmak için sağlam bir altyapı sağlar.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin