Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో TensorFlow యొక్క ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ను రూపొందించడానికి, మీరు డేటా తయారీ, మోడల్ నిర్వచనం, శిక్షణ, మూల్యాంకనం మరియు అంచనాలతో కూడిన దశల వారీ ప్రక్రియను అనుసరించవచ్చు. ఈ సమగ్ర వివరణ ఈ దశల్లో ప్రతిదాని ద్వారా మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది, వాస్తవ జ్ఞానం ఆధారంగా సందేశాత్మక విలువను అందిస్తుంది.
1. డేటా తయారీ:
లీనియర్ వర్గీకరణను నిర్మించే ముందు, డేటాను సిద్ధం చేయడం చాలా అవసరం. ఇందులో డేటాసెట్ను సేకరించడం మరియు ప్రీప్రాసెస్ చేయడం ఉంటుంది. ఫ్యాషన్ యూజ్ కేస్ విషయంలో, డేటాసెట్లో వాటి సంబంధిత వర్గాలతో లేబుల్ చేయబడిన ఫ్యాషన్ వస్తువుల చిత్రాలను కలిగి ఉండవచ్చు (ఉదా, దుస్తులు, షర్టులు, ప్యాంటు). డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు మూల్యాంకన సెట్లుగా విభజించాలి, సాధారణంగా 80-20 లేదా 70-30 నిష్పత్తిని ఉపయోగిస్తుంది.
2. మోడల్ నిర్వచనం:
తర్వాత, మీరు TensorFlow యొక్క ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ మోడల్ను నిర్వచించాలి. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను నిర్మించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు అమలు చేయడం వంటి ప్రక్రియను సులభతరం చేసే ఉన్నత-స్థాయి APIని అందిస్తుంది. లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ని నిర్వచించడానికి, మీరు టెన్సర్ఫ్లో అందించిన ముందే నిర్మించిన `లీనియర్ క్లాసిఫైయర్` క్లాస్ని ఉపయోగించవచ్చు. లీనియర్ మోడల్ యొక్క ఫీచర్ నిలువు వరుసలు, ఆప్టిమైజర్ మరియు ఇతర పారామితులను పేర్కొనడానికి ఈ తరగతి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
టెన్సర్ఫ్లో ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ని ఎలా నిర్వచించాలో ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది:
python import tensorflow as tf # Define feature columns feature_columns = [ tf.feature_column.numeric_column('feature1'), tf.feature_column.numeric_column('feature2'), ... ] # Define linear classifier linear_classifier = tf.estimator.LinearClassifier( feature_columns=feature_columns, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), n_classes=NUM_CLASSES )
పై ఉదాహరణలో, `feature_columns` మోడల్ ఇన్పుట్ ఫీచర్లను సూచిస్తాయి, అవి సంఖ్యాపరంగా లేదా వర్గీకరించబడతాయి. `ఆప్టిమైజర్` పరామితి శిక్షణ సమయంలో ఉపయోగించాల్సిన ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ను నిర్దేశిస్తుంది మరియు వర్గీకరణ సమస్యలోని లక్ష్య తరగతుల సంఖ్య `n_classes`.
3. శిక్షణ:
మోడల్ నిర్వచించబడిన తర్వాత, మీరు శిక్షణ డేటాసెట్ని ఉపయోగించి దానికి శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. TensorFlow యొక్క ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ శిక్షణ ప్రక్రియను చూసుకునే సౌకర్యవంతమైన `రైలు` పద్ధతిని అందిస్తుంది. మీరు శిక్షణ డేటాసెట్, శిక్షణ దశల సంఖ్య మరియు ఏదైనా అదనపు కాన్ఫిగరేషన్ పారామితులను అందించాలి.
లీనియర్ వర్గీకరణకు ఎలా శిక్షణ ఇవ్వాలో ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది:
python # Define input function for training train_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={'feature1': train_feature1, 'feature2': train_feature2, ...}, y=train_labels, batch_size=BATCH_SIZE, num_epochs=None, shuffle=True ) # Train the linear classifier linear_classifier.train( input_fn=train_input_fn, steps=NUM_TRAIN_STEPS )
పై ఉదాహరణలో, `train_input_fn` అనేది మోడల్కు శిక్షణ డేటాను అందించే ఇన్పుట్ ఫంక్షన్. `x` పరామితి ఇన్పుట్ లక్షణాలను సూచిస్తుంది మరియు `y` సంబంధిత లేబుల్లను సూచిస్తుంది. `batch_size` పరామితి ప్రతి శిక్షణా దశలో ప్రాసెస్ చేయవలసిన నమూనాల సంఖ్యను నిర్దేశిస్తుంది మరియు శిక్షణ డేటాసెట్ ఎన్నిసార్లు పునరావృతం చేయబడుతుందో `num_epochs` నిర్ణయిస్తుంది. శిక్షణ డేటా ప్రతి యుగానికి ముందు యాదృచ్ఛికంగా షఫుల్ చేయబడిందని `షఫుల్` పరామితి నిర్ధారిస్తుంది. చివరగా, `స్టెప్స్` అనేది నిర్వహించాల్సిన శిక్షణ దశల మొత్తం సంఖ్యను సూచిస్తుంది.
4. మూల్యాంకనం:
లీనియర్ వర్గీకరణకు శిక్షణ ఇచ్చిన తర్వాత, మూల్యాంకన డేటాసెట్ని ఉపయోగించి దాని పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం చాలా ముఖ్యం. TensorFlow యొక్క ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1 స్కోర్ వంటి వివిధ మూల్యాంకన కొలమానాలను లెక్కించే `మూల్యాంకనం` పద్ధతిని అందిస్తుంది.
లీనియర్ వర్గీకరణను ఎలా మూల్యాంకనం చేయాలో ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది:
python # Define input function for evaluation eval_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={'feature1': eval_feature1, 'feature2': eval_feature2, ...}, y=eval_labels, num_epochs=1, shuffle=False ) # Evaluate the linear classifier evaluation = linear_classifier.evaluate(input_fn=eval_input_fn) # Print evaluation metrics for key, value in evaluation.items(): print(f'{key}: {value}')
పై ఉదాహరణలో, `eval_input_fn` అనేది మోడల్కు మూల్యాంకన డేటాను అందించే ఇన్పుట్ ఫంక్షన్. మూల్యాంకనం ఒక్కసారి మాత్రమే నిర్వహించబడుతుందని నిర్ధారించుకోవడానికి `num_epochs` పరామితి 1కి సెట్ చేయబడింది. మూల్యాంకన డేటాసెట్ క్రమాన్ని నిర్వహించడానికి `షఫుల్` పరామితి తప్పుకు సెట్ చేయబడింది. `మూల్యాంకనం` పద్ధతి మూల్యాంకన కొలమానాల నిఘంటువును అందిస్తుంది, వీటిని ముద్రించవచ్చు లేదా మరింత విశ్లేషించవచ్చు.
5. అంచనా:
లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ శిక్షణ పొంది, మూల్యాంకనం చేసిన తర్వాత, కొత్త, చూడని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. TensorFlow యొక్క ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ శిక్షణ పొందిన మోడల్ ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించే `ప్రిడిక్ట్` పద్ధతిని అందిస్తుంది.
ప్రిడిక్షన్ కోసం లీనియర్ వర్గీకరణను ఎలా ఉపయోగించాలో ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది:
python # Define input function for prediction predict_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={'feature1': predict_feature1, 'feature2': predict_feature2, ...}, num_epochs=1, shuffle=False ) # Generate predictions using the linear classifier predictions = linear_classifier.predict(input_fn=predict_input_fn) # Process the predictions for prediction in predictions: # Process each prediction ...
పై ఉదాహరణలో, `predict_input_fn` అనేది ఇన్పుట్ ఫంక్షన్, ఇది అంచనాలను రూపొందించాల్సిన డేటాను అందిస్తుంది. అంచనాలు ఒక్కసారి మాత్రమే రూపొందించబడతాయని నిర్ధారించుకోవడానికి `num_epochs` పరామితి 1కి సెట్ చేయబడింది. అంచనా డేటా క్రమాన్ని నిర్వహించడానికి `షఫుల్` పరామితి తప్పుకు సెట్ చేయబడింది. `ప్రిడిక్ట్` పద్ధతి అంచనాల మీద ఒక ఇటరేటర్ను అందిస్తుంది, ఇది అవసరమైన విధంగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది.
ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, మీరు Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో TensorFlow యొక్క ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి లీనియర్ వర్గీకరణను రూపొందించవచ్చు. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను శిక్షణ, మూల్యాంకనం మరియు అమలు చేయడం కోసం TensorFlow యొక్క శక్తిని మరియు Google క్లౌడ్ యొక్క స్కేలబిలిటీని ఉపయోగించుకోవడానికి ఈ విధానం మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి