Kanggo mbangun model ing Google Cloud Machine Learning Engine, sampeyan kudu ngetutake alur kerja terstruktur sing kalebu macem-macem komponen. Komponen kasebut kalebu nyiapake data, nemtokake model sampeyan, lan nglatih. Ayo njelajah saben langkah kanthi luwih rinci.
1. Nyiapake Data:
Sadurunge nggawe model, penting kanggo nyiyapake data kanthi tepat. Iki kalebu ngumpulake lan preprocessing data kanggo njamin kualitas lan kesesuaian kanggo latihan model pembelajaran mesin. Persiapan data bisa uga kalebu kegiatan kayata ngresiki data, nangani nilai sing ilang, normalisasi utawa fitur skala, lan pamisah data dadi set latihan lan evaluasi.
2. Nemtokake Model:
Sawise data wis siyap, langkah sabanjure yaiku nemtokake model pembelajaran mesin sampeyan. Ing Google Cloud Machine Learning Engine, sampeyan bisa nemtokake model sampeyan nggunakake TensorFlow, kerangka learning machine open-source sing populer. TensorFlow ngidini sampeyan mbangun lan nglatih macem-macem jinis model, kayata jaringan syaraf jero, jaringan syaraf convolutional, jaringan syaraf ambalan, lan liya-liyane.
Nalika nemtokake model sampeyan, sampeyan kudu nemtokake arsitektur, lapisan, lan paramèter sing nggawe model sampeyan. Iki kalebu nemtokake jumlah lapisan, jinis fungsi aktivasi, algoritma optimasi, lan hiperparameter liyane sing mengaruhi prilaku model kasebut. Nemtokake model minangka langkah penting sing mbutuhake pertimbangan sing ati-ati babagan masalah lan karakteristik data sampeyan.
3. Latihan Model:
Sawise nemtokake model sampeyan, sampeyan bisa nerusake latihan nggunakake data sing wis disiapake. Latihan kalebu feed model nganggo data input lan nyetel paramèter kanthi iteratif kanggo nyilikake prabédan antarane output sing diprediksi lan output sing nyata. Proses iki dikenal minangka optimasi utawa sinau. Mesin Pembelajaran Mesin Awan Google nyedhiyakake infrastruktur pelatihan sing disebarake sing ngidini sampeyan nglatih model sampeyan kanthi efisien ing set data gedhe.
Sajrone latihan, sampeyan bisa ngawasi kinerja model nggunakake metrik evaluasi kayata akurasi, presisi, kelingan, utawa mundhut. Kanthi nganalisa metrik kasebut, sampeyan bisa netepake kepiye model sampeyan sinau lan nggawe pangaturan yen perlu. Latihan model pembelajaran mesin asring mbutuhake pirang-pirang iterasi kanggo entuk tingkat kinerja sing dikarepake.
4. Nggunakake Model:
Sawise model sampeyan wis dilatih, sampeyan bisa nyebarake menyang Google Cloud Machine Learning Engine kanggo menehi prediksi. Penyebaran kalebu nggawe titik pungkasan sing bisa nampa data input lan ngasilake prediksi adhedhasar model sing dilatih. Model sing disebarake bisa diakses liwat API RESTful, ngidini sampeyan nggabungake menyang aplikasi utawa sistem kanthi lancar.
Nalika nyebarake model, sampeyan bisa nemtokake prilaku skala sing dikarepake, jumlah kedadeyan, lan konfigurasi penyebaran liyane kanggo njamin kinerja lan kasedhiyan sing optimal. Google Cloud Machine Learning Engine nyedhiyakake infrastruktur sing kuat kanggo nyedhiyakake prediksi kanthi skala, mbisakake inferensi wektu nyata utawa batch ing volume data sing akeh.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning