Com es pot entrenar un model amb AutoML Vision?
Per entrenar un model amb AutoML Vision, podeu seguir un procés pas a pas que inclou la preparació de dades, la formació del model i l'avaluació. AutoML Vision és una eina potent proporcionada per Google Cloud que simplifica el procés d'entrenament de models d'aprenentatge automàtic personalitzats per a tasques de reconeixement d'imatges. Aprofita algorismes d'aprenentatge profund i automatitza moltes de les tasques complexes implicades en la formació de models.
El primer pas per entrenar un model amb AutoML Vision és reunir i preparar les dades d'entrenament. Aquestes dades haurien de consistir en un conjunt d'imatges etiquetades que representin les diferents classes o categories que voleu que reconegui el vostre model. És important assegurar-vos que les vostres dades d'entrenament siguin diverses i representatives dels escenaris del món real que espereu que es trobi el vostre model. Com més variades i completes siguin les vostres dades d'entrenament, millor serà el vostre model capaç de generalitzar i fer prediccions precises.
Un cop tingueu les dades d'entrenament a punt, podeu passar al següent pas, que és crear un conjunt de dades a la interfície d'AutoML Vision. Això implica pujar les imatges d'entrenament i proporcionar les etiquetes corresponents a cada imatge. AutoML Vision admet diversos formats d'imatge, inclosos JPEG i PNG. A més, també podeu proporcionar quadres delimitadors per a tasques de detecció d'objectes, cosa que millora encara més les capacitats del vostre model.
Després de crear el conjunt de dades, podeu iniciar el procés d'entrenament del model. AutoML Vision utilitza una tècnica anomenada aprenentatge de transferència, que us permet aprofitar models pre-entrenats que s'han entrenat en conjunts de dades a gran escala. Aquest enfocament redueix significativament la quantitat de dades d'entrenament i recursos computacionals necessaris per aconseguir un bon rendiment. AutoML Vision ofereix una selecció de models pre-entrenats, com ara EfficientNet i MobileNet, que podeu triar segons els vostres requisits específics.
Durant el procés d'entrenament, AutoML Vision afina el model pre-entrenat mitjançant les dades d'entrenament etiquetades. Ajusta automàticament els paràmetres del model i optimitza l'arquitectura del model per millorar-ne el rendiment en la vostra tasca específica. El procés d'entrenament sol ser iteratiu, amb múltiples èpoques o iteracions, per millorar gradualment la precisió del model. AutoML Vision també realitza tècniques d'augment de dades, com ara rotacions aleatòries i voltes, per millorar encara més les capacitats de generalització del model.
Un cop finalitzada la formació, AutoML Vision us proporciona mètriques d'avaluació per avaluar el rendiment del vostre model. Aquestes mètriques inclouen la precisió, el record i la puntuació F1, que mesuren la capacitat del model per classificar correctament les imatges. També podeu visualitzar les prediccions del model en un conjunt de dades de validació per obtenir informació sobre els seus punts forts i febles. AutoML Vision us permet iterar el vostre model perfeccionant les dades d'entrenament, ajustant els hiperparàmetres i tornant a entrenar el model per millorar-ne el rendiment.
Quan estigueu satisfet amb el rendiment del vostre model entrenat, podeu implementar-lo per fer prediccions sobre imatges noves i no vistes. AutoML Vision ofereix una API REST que us permet integrar el vostre model a les vostres aplicacions o serveis. Podeu enviar dades d'imatge a l'API i retornarà les etiquetes o quadres delimitadors previstos en funció de la inferència del model entrenat.
L'entrenament d'un model amb AutoML Vision implica la preparació de dades, la creació de conjunts de dades, l'entrenament, l'avaluació i el desplegament del model. Seguint aquest procés, podeu aprofitar el poder d'AutoML Vision per entrenar models d'aprenentatge automàtic personalitzats per a tasques de reconeixement d'imatges, sense necessitat d'un coneixement ampli d'algoritmes d'aprenentatge profund o de configuració d'infraestructura.
Altres preguntes i respostes recents sobre Avançar en l'aprenentatge automàtic:
- Quan un nucli es bifurca amb dades i l'original és privat, el bifurcat pot ser públic i, si és així, no és una violació de la privadesa?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- El mode eager impedeix la funcionalitat de computació distribuïda de TensorFlow?
- Es poden utilitzar les solucions al núvol de Google per desacoblar la informàtica de l'emmagatzematge per a una formació més eficient del model ML amb big data?
- El motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud (CMLE) ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos i gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model?
- És possible entrenar models d'aprenentatge automàtic en conjunts de dades arbitràriament grans sense cap problema?
- Quan s'utilitza CMLE, la creació d'una versió requereix especificar una font d'un model exportat?
- Pot CMLE llegir dades d'emmagatzematge de Google Cloud i utilitzar un model entrenat específic per a la inferència?
Vegeu més preguntes i respostes a Avançar en l'aprenentatge automàtic