Untuk mem-build model di Google Cloud Machine Learning Engine, Anda harus mengikuti alur kerja terstruktur yang melibatkan berbagai komponen. Komponen ini termasuk mempersiapkan data Anda, menentukan model Anda, dan melatihnya. Mari jelajahi setiap langkah dengan lebih detail.
1. Mempersiapkan Data:
Sebelum membuat model, sangat penting untuk menyiapkan data Anda dengan tepat. Ini melibatkan pengumpulan dan pemrosesan awal data Anda untuk memastikan kualitas dan kesesuaiannya untuk melatih model pembelajaran mesin. Persiapan data dapat mencakup aktivitas seperti pembersihan data, penanganan nilai yang hilang, fitur normalisasi atau penskalaan, dan pemisahan data menjadi set pelatihan dan evaluasi.
2. Mendefinisikan Model:
Setelah data Anda siap, langkah selanjutnya adalah menentukan model pembelajaran mesin Anda. Di Mesin Pembelajaran Mesin Google Cloud, Anda dapat menentukan model Anda menggunakan TensorFlow, kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang populer. TensorFlow memungkinkan Anda membangun dan melatih berbagai jenis model, seperti jaringan saraf dalam, jaringan saraf konvolusional, jaringan saraf berulang, dan banyak lagi.
Saat menentukan model Anda, Anda perlu menentukan arsitektur, lapisan, dan parameter yang membentuk model Anda. Ini termasuk menentukan jumlah lapisan, jenis fungsi aktivasi, algoritme pengoptimalan, dan hiperparameter lainnya yang memengaruhi perilaku model. Menentukan model adalah langkah penting yang memerlukan pertimbangan cermat terhadap masalah yang ada dan karakteristik data Anda.
3. Melatih Model:
Setelah menentukan model Anda, Anda dapat melanjutkan untuk melatihnya menggunakan data yang telah disiapkan. Pelatihan melibatkan memberi makan model dengan input data dan menyesuaikan parameternya secara iteratif untuk meminimalkan perbedaan antara output yang diprediksi dan output aktual. Proses ini dikenal sebagai optimalisasi atau pembelajaran. Google Cloud Machine Learning Engine menyediakan infrastruktur pelatihan terdistribusi yang memungkinkan Anda melatih model secara efisien pada set data besar.
Selama pelatihan, Anda dapat memantau performa model menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, daya ingat, atau kehilangan. Dengan menganalisis metrik ini, Anda dapat menilai seberapa baik pembelajaran model Anda dan melakukan penyesuaian jika perlu. Melatih model pembelajaran mesin seringkali memerlukan beberapa iterasi untuk mencapai tingkat kinerja yang diinginkan.
4. Menerapkan Model:
Setelah model Anda dilatih, Anda dapat menerapkannya ke Google Cloud Machine Learning Engine untuk menyajikan prediksi. Penerapan melibatkan pembuatan titik akhir yang dapat menerima data input dan menghasilkan prediksi berdasarkan model yang dilatih. Model yang diterapkan dapat diakses melalui RESTful API, memungkinkan Anda untuk mengintegrasikannya ke dalam aplikasi atau sistem Anda dengan mulus.
Saat menerapkan model, Anda dapat menentukan perilaku penskalaan yang diinginkan, jumlah instans, dan konfigurasi penerapan lainnya untuk memastikan performa dan ketersediaan yang optimal. Google Cloud Machine Learning Engine menyediakan infrastruktur yang tangguh untuk menyajikan prediksi dalam skala besar, memungkinkan inferensi real-time atau batch pada volume data yang besar.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning