Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లో మోడల్ను రూపొందించడానికి, మీరు వివిధ భాగాలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక వర్క్ఫ్లోను అనుసరించాలి. ఈ భాగాలు మీ డేటాను సిద్ధం చేయడం, మీ మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు దానికి శిక్షణ ఇవ్వడం వంటివి ఉంటాయి. ప్రతి దశను మరింత వివరంగా పరిశీలిద్దాం.
1. డేటాను సిద్ధం చేయడం:
మోడల్ను సృష్టించే ముందు, మీ డేటాను తగిన విధంగా సిద్ధం చేయడం చాలా ముఖ్యం. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి దాని నాణ్యత మరియు అనుకూలతను నిర్ధారించడానికి మీ డేటాను సేకరించడం మరియు ప్రీప్రాసెస్ చేయడం ఇందులో ఉంటుంది. డేటా తయారీలో డేటాను శుభ్రపరచడం, తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం, లక్షణాలను సాధారణీకరించడం లేదా స్కేలింగ్ చేయడం మరియు డేటాను శిక్షణ మరియు మూల్యాంకన సెట్లుగా విభజించడం వంటి కార్యకలాపాలు ఉండవచ్చు.
2. మోడల్ను నిర్వచించడం:
మీ డేటా సిద్ధమైన తర్వాత, మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను నిర్వచించడం తదుపరి దశ. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లో, మీరు ప్రముఖ ఓపెన్ సోర్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అయిన TensorFlowని ఉపయోగించి మీ మోడల్ని నిర్వచించవచ్చు. డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు మరిన్ని వంటి వివిధ రకాల మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి టెన్సర్ఫ్లో మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
మీ మోడల్ను నిర్వచించేటప్పుడు, మీరు మీ మోడల్ను రూపొందించే ఆర్కిటెక్చర్, లేయర్లు మరియు పారామితులను పేర్కొనాలి. ఇందులో లేయర్ల సంఖ్య, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ల రకం, ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ మరియు మోడల్ ప్రవర్తనను ప్రభావితం చేసే ఏదైనా ఇతర హైపర్పారామీటర్లను నిర్ణయించడం ఉంటుంది. మోడల్ను నిర్వచించడం అనేది ఒక కీలకమైన దశ, దీనికి చేతిలో ఉన్న సమస్య మరియు మీ డేటా యొక్క లక్షణాలను జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం అవసరం.
3. మోడల్ శిక్షణ:
మీ మోడల్ని నిర్వచించిన తర్వాత, మీరు సిద్ధం చేసిన డేటాను ఉపయోగించి దానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి కొనసాగవచ్చు. శిక్షణలో మోడల్కు ఇన్పుట్ డేటాను అందించడం మరియు ఊహించిన అవుట్పుట్లు మరియు వాస్తవ అవుట్పుట్ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడానికి దాని పారామితులను పునరావృతంగా సర్దుబాటు చేయడం వంటివి ఉంటాయి. ఈ ప్రక్రియను ఆప్టిమైజేషన్ లేదా లెర్నింగ్ అంటారు. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణా అవస్థాపనను అందిస్తుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్లలో మీ మోడల్కు సమర్ధవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
శిక్షణ సమయంలో, మీరు ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ లేదా నష్టం వంటి మూల్యాంకన కొలమానాలను ఉపయోగించి మీ మోడల్ పనితీరును పర్యవేక్షించవచ్చు. ఈ కొలమానాలను విశ్లేషించడం ద్వారా, మీ మోడల్ ఎంత బాగా నేర్చుకుంటోందో మీరు అంచనా వేయవచ్చు మరియు అవసరమైతే సర్దుబాట్లు చేసుకోవచ్చు. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి కావలసిన స్థాయి పనితీరును సాధించడానికి తరచుగా బహుళ పునరావృత్తులు అవసరం.
4. మోడల్ని అమలు చేయడం:
మీ మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత, మీరు అంచనాలను అందించడం కోసం Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్కు దాన్ని అమలు చేయవచ్చు. డిప్లాయ్మెంట్ అనేది ఇన్పుట్ డేటాను స్వీకరించగల మరియు శిక్షణ పొందిన మోడల్ ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించగల ముగింపు బిందువును సృష్టించడం. అమలు చేయబడిన మోడల్ను RESTful APIల ద్వారా యాక్సెస్ చేయవచ్చు, ఇది మీ అప్లికేషన్లు లేదా సిస్టమ్లలో సజావుగా ఇంటిగ్రేట్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
మోడల్ను అమలు చేస్తున్నప్పుడు, మీరు సరైన పనితీరు మరియు లభ్యతను నిర్ధారించడానికి కావలసిన స్కేలింగ్ ప్రవర్తన, ఉదాహరణల సంఖ్య మరియు ఇతర విస్తరణ కాన్ఫిగరేషన్లను పేర్కొనవచ్చు. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ స్కేల్లో అంచనాలను అందించడానికి బలమైన అవస్థాపనను అందిస్తుంది, పెద్ద మొత్తంలో డేటాపై నిజ-సమయం లేదా బ్యాచ్ అనుమితిని 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