لإنشاء نموذج في Google Cloud Machine Learning Engine، يتعين عليك اتباع سير عمل منظم يتضمن مكونات مختلفة. تتضمن هذه المكونات إعداد بياناتك وتحديد نموذجك وتدريبه. دعنا نستكشف كل خطوة بمزيد من التفاصيل.
1. تجهيز البيانات:
قبل إنشاء نموذج، من الضروري إعداد بياناتك بشكل مناسب. يتضمن ذلك جمع بياناتك ومعالجتها مسبقًا لضمان جودتها وملاءمتها لتدريب نموذج التعلم الآلي. قد يتضمن إعداد البيانات أنشطة مثل تنظيف البيانات، ومعالجة القيم المفقودة، وتطبيع الميزات أو قياسها، وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب وتقييم.
2. تحديد النموذج:
بمجرد أن تصبح بياناتك جاهزة، فإن الخطوة التالية هي تحديد نموذج التعلم الآلي الخاص بك. في Google Cloud Machine Learning Engine، يمكنك تحديد النموذج الخاص بك باستخدام TensorFlow، وهو إطار عمل شائع للتعلم الآلي مفتوح المصدر. يتيح لك TensorFlow إنشاء وتدريب أنواع مختلفة من النماذج، مثل الشبكات العصبية العميقة والشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة والمزيد.
عند تحديد النموذج الخاص بك، تحتاج إلى تحديد البنية والطبقات والمعلمات التي تشكل النموذج الخاص بك. يتضمن ذلك تحديد عدد الطبقات ونوع وظائف التنشيط وخوارزمية التحسين وأي معلمات تشعبية أخرى تؤثر على سلوك النموذج. يعد تحديد النموذج خطوة حاسمة تتطلب دراسة متأنية للمشكلة المطروحة وخصائص بياناتك.
3. تدريب النموذج:
بعد تحديد النموذج الخاص بك، يمكنك المتابعة لتدريبه باستخدام البيانات المعدة. يتضمن التدريب تغذية النموذج ببيانات المدخلات وضبط معلماته بشكل متكرر لتقليل الفرق بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الفعلية. تُعرف هذه العملية بالتحسين أو التعلم. يوفر Google Cloud Machine Learning Engine بنية أساسية للتدريب الموزع تسمح لك بتدريب النموذج الخاص بك بكفاءة على مجموعات البيانات الكبيرة.
أثناء التدريب، يمكنك مراقبة أداء النموذج الخاص بك باستخدام مقاييس التقييم مثل الدقة أو الدقة أو الاستدعاء أو الخسارة. من خلال تحليل هذه المقاييس، يمكنك تقييم مدى جودة تعلم النموذج الخاص بك وإجراء التعديلات إذا لزم الأمر. غالبًا ما يتطلب تدريب نموذج التعلم الآلي تكرارات متعددة لتحقيق المستوى المطلوب من الأداء.
4. نشر النموذج:
بمجرد تدريب النموذج الخاص بك، يمكنك نشره على Google Cloud Machine Learning Engine لخدمة التوقعات. يتضمن النشر إنشاء نقطة نهاية يمكنها تلقي بيانات الإدخال وإنشاء تنبؤات بناءً على النموذج المُدرب. يمكن الوصول إلى النموذج المنشور من خلال RESTful APIs، مما يسمح لك بدمجه في تطبيقاتك أو أنظمتك بسلاسة.
عند نشر النموذج، يمكنك تحديد سلوك القياس المطلوب وعدد المثيلات وتكوينات النشر الأخرى لضمان الأداء الأمثل والتوافر. يوفر Google Cloud Machine Learning Engine بنية أساسية قوية لخدمة التنبؤات على نطاق واسع، مما يتيح الاستدلال في الوقت الفعلي أو الاستدلال المجمع على كميات كبيرة من البيانات.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning