Hûn dikarin çawa modelek bi karanîna AutoML Vision perwerde bikin?
Ji bo perwerdekirina modelek bi karanîna AutoML Vision, hûn dikarin pêvajoyek gav-gav bişopînin ku amadekariya daneyê, perwerdehiya modelê, û nirxandinê vedihewîne. AutoML Vision amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud ve hatî peyda kirin ku pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna makîneya xwerû ji bo karên nasîna wêneyê hêsan dike. Ew algorîtmayên fêrbûna kûr bi kar tîne û gelek karên tevlihev ên ku di perwerdehiya modelê de têkildar in otomatîk dike.
Yekem gava perwerdekirina modelek bi karanîna AutoML Vision berhevkirin û amadekirina daneyên perwerdehiya xwe ye. Divê ev dane ji komek wêneyên nîşankirî pêk were ku çîn an kategoriyên cihêreng ên ku hûn dixwazin modela we nas bike temsîl dikin. Girîng e ku hûn pê ewle bibin ku daneyên perwerdehiya we cihêreng û nûnerê senaryoyên cîhana rastîn e ku hûn li bendê ne ku modela xwe pê re rû bi rû bimîne. Daneyên perwerdehiya we çiqas cûrbecûr û berfirehtir be, dê modela we çêtir karibe giştî bike û pêşbîniyên rast bike.
Gava ku we daneya perwerdehiya xwe amade kir, hûn dikarin berbi gava din ve biçin, ku ev e ku hûn di navbeynkariya AutoML Vision de danesek biafirînin. Ev tê de barkirina wêneyên perwerdehiya we û peydakirina etîketên têkildar ji bo her wêneyê heye. AutoML Vision cûrbecûr formatên wêneyê piştgirî dike, di nav de JPEG û PNG. Wekî din, hûn dikarin qutiyên sînorkirî jî ji bo karên tespîtkirina tiştan peyda bikin, ku ev jî kapasîteyên modela we zêde dike.
Piştî afirandina databasê, hûn dikarin pêvajoya perwerdehiya modelê dest pê bikin. AutoML Vision teknolojiyek bi navê fêrbûna veguheztinê bikar tîne, ku dihêle hûn modelên pêş-perwerdekirî yên ku li ser danûstendinên mezin hatine perwerde kirin bikar bînin. Ev nêzîkatî bi girîngî mîqdara daneyên perwerdehiyê û çavkaniyên hesabker ên ku ji bo bidestxistina performansa baş hewce ne kêm dike. AutoML Vision hilbijarkek modelên pêş-perwerdekirî, wek EfficientNet û MobileNet, peyda dike, ku hûn dikarin li gorî daxwazên xweyên taybetî hilbijêrin.
Di dema pêvajoya perwerdehiyê de, AutoML Vision modela pêş-perwerdekirî bi karanîna daneyên perwerdehiya weya binavkirî rast dike. Ew bixweber pîvanên modelê rast dike û mîmariya modelê xweştir dike da ku performansa wê li ser peywira weya taybetî baştir bike. Pêvajoya perwerdehiyê bi gelemperî dubare ye, bi gelek serdem an dubareyan re, da ku hêdî hêdî rastbûna modelê baştir bike. AutoML Vision di heman demê de teknîkên zêdekirina daneyê, wek zivirandinên bêserûber û felq, pêk tîne da ku kapasîteyên giştîkirina modelê bêtir zêde bike.
Piştî ku perwerde qediya, AutoML Vision metrîkên nirxandinê peyda dike ku hûn performansa modela xwe binirxînin. Van metrîkan rastbûn, bibîranîn, û xala F1-ê vedihewîne, ku kapasîteya modelê ya rast dabeşkirina wêneyan dipîve. Her weha hûn dikarin pêşbîniyên modelê li ser databasek pejirandî xuyang bikin da ku di derheqê hêz û qelsiyên wê de têgihiştinê bistînin. AutoML Vision dihêle hûn modela xwe bi safîkirina daneya perwerdehiyê, sererastkirina hîperparametran, û ji nû ve perwerdekirina modelê ji bo baştirkirina performansa xwe dubare bikin.
Piştî ku hûn ji performansa modela xweya perwerdekirî razî bibin, hûn dikarin wê bicîh bikin ku li ser wêneyên nû, nedîtî pêşbîniyan bikin. AutoML Vision REST API peyda dike ku dihêle hûn modela xwe di serîlêdan an karûbarên xwe de yek bikin. Hûn dikarin daneyên wêneyê ji API-ê re bişînin, û ew ê li ser bingeha encama modela perwerdekirî etîketên pêşbînkirî an qutiyên sînor vegerîne.
Perwerdehiya modelek bi karanîna AutoML Vision bi amadekirina daneyê, afirandina databas, perwerdehiya modelê, nirxandin û bicîhkirinê pêk tê. Bi şopandina vê pêvajoyê, hûn dikarin hêza AutoML Vision bikar bînin da ku modelên fêrbûna makîneya xwerû ji bo peywirên naskirina wêneyê perwerde bikin, bêyî ku hewcedariya zanîna berfireh a algorîtmayên fêrbûna kûr an sazkirina binesaziyê hebe.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- Kubeflow heta çi radeyê bi rastî rêveberiya herikînên karên fêrbûna makîneyê li ser Kubernetes hêsan dike, dema ku tevliheviya zêde ya sazkirin, parastin û qurveya fêrbûnê ji bo tîmên pirdîsîplînî tê hesibandin?
- Pisporekî Colabê çawa dikare karanîna GPU/TPU-ya belaş baştir bike, mayîndetiya daneyan û girêdayîbûnên di navbera rûniştinan de birêve bibe, û dubarekirin û hevkariyê di projeyên zanistiya daneyan a di asta mezin de misoger bike?
- Çawa dişibiya di navbera daneyên çavkanî û hedef de, digel teknîkên rêkûpêkkirinê û hilbijartina rêjeya fêrbûnê, bandorê li ser bandora fêrbûna veguhastinê ya ku bi rêya TensorFlow Hub ve tê sepandin dike?
- Rêbaza derxistina taybetmendiyan çawa ji rastkirina baş di fêrbûna veguhastinê de bi TensorFlow Hub re cuda ye, û di kîjan rewşan de her yek ji wan hêsantir e?
- Hûn ji fêrbûna veguhastinê çi fêm dikin û hûn difikirin ku ew çawa bi modelên pêş-perwerdekirî yên ku ji hêla TensorFlow Hub ve têne pêşkêş kirin ve girêdayî ye?
- Ger laptopa we ji bo perwerdekirina modelek bi saetan bigire, hûn ê çawa VM-yek bi GPU û JupyterLab bikar bînin da ku pêvajoyê bileztir bikin û girêdayiyan organîze bikin bêyî ku hawîrdora we xera bikin?
- Eger ez jixwe notebookan li herêmê bi kar tînim, çima divê ez JupyterLab li ser VM-yek bi GPU-yek bikar bînim? Ez çawa dikarim girêdayîbûnan (pip/conda), daneyan û destûran bêyî ku hawîrdora xwe xera bikim birêve bibim?
- Ma kesek bêyî ezmûna Pythonê û xwedî têgehên bingehîn ên AI dikare TensorFlow.js bikar bîne da ku modelek ji Keras veguheriye bar bike, pelê model.json û perçeyên wê şîrove bike, û pêşbîniyên demrast ên înteraktîf di gerokê de misoger bike?
- Pisporekî di warê zekaya sûnî de, lê di bernamesaziyê de destpêkerek, çawa dikare sûdê ji TensorFlow.js werbigire?
- Rêbaza tevahî ya xebatê ji bo amadekirin û perwerdekirina modelek dabeşkirina wêneyên xwerû bi AutoML Vision re, ji berhevkirina daneyan bigire heya bicihkirina modelê, çi ye?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin