ஆட்டோஎம்எல் விஷனைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரியை எப்படிப் பயிற்றுவிப்பது?

/ / வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், ஆட்டோஎம்எல் விஷன் - பகுதி 2, தேர்வு ஆய்வு

ஆட்டோஎம்எல் விஷனைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க, தரவுத் தயாரிப்பு, மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய படிப்படியான செயல்முறையை நீங்கள் பின்பற்றலாம். ஆட்டோஎம்எல் விஷன் என்பது கூகுள் கிளவுட் வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளுக்கான தனிப்பயன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இது ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகளை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் மாதிரி பயிற்சியில் ஈடுபட்டுள்ள பல சிக்கலான பணிகளை தானியங்குபடுத்துகிறது.

ஆட்டோஎம்எல் விஷனைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான முதல் படி, உங்கள் பயிற்சித் தரவைச் சேகரித்துத் தயாரிப்பதாகும். இந்தத் தரவு, உங்கள் மாதிரி அடையாளம் காண விரும்பும் வெவ்வேறு வகுப்புகள் அல்லது வகைகளைக் குறிக்கும் லேபிளிடப்பட்ட படங்களின் தொகுப்பைக் கொண்டிருக்க வேண்டும். உங்கள் பயிற்சித் தரவு வேறுபட்டது மற்றும் உங்கள் மாதிரி எதிர்கொள்ளும் நிஜ உலகக் காட்சிகளின் பிரதிநிதி என்பதை உறுதிப்படுத்துவது முக்கியம். உங்கள் பயிற்சித் தரவு மிகவும் மாறுபட்டது மற்றும் விரிவானது, உங்கள் மாதிரியானது பொதுமைப்படுத்தவும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்யவும் முடியும்.

உங்கள் பயிற்சித் தரவை நீங்கள் தயார் செய்தவுடன், நீங்கள் அடுத்த படிக்குச் செல்லலாம், அதாவது ஆட்டோஎம்எல் விஷன் இடைமுகத்தில் தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்க வேண்டும். இது உங்கள் பயிற்சிப் படங்களைப் பதிவேற்றுவது மற்றும் ஒவ்வொரு படத்திற்கும் தொடர்புடைய லேபிள்களை வழங்குவதையும் உள்ளடக்குகிறது. ஆட்டோஎம்எல் விஷன் JPEG மற்றும் PNG உட்பட பல்வேறு பட வடிவங்களை ஆதரிக்கிறது. கூடுதலாக, பொருள் கண்டறிதல் பணிகளுக்கான எல்லைப் பெட்டிகளையும் நீங்கள் வழங்கலாம், இது உங்கள் மாதிரியின் திறன்களை மேலும் மேம்படுத்துகிறது.

தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்கிய பிறகு, நீங்கள் மாதிரி பயிற்சி செயல்முறையைத் தொடங்கலாம். ஆட்டோஎம்எல் விஷன் டிரான்ஸ்ஃபர் லேர்னிங் எனப்படும் ஒரு நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட முன்-பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை மேம்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை பயிற்சி தரவு மற்றும் நல்ல செயல்திறனை அடைய தேவையான கணக்கீட்டு ஆதாரங்களின் அளவை கணிசமாக குறைக்கிறது. ஆட்டோஎம்எல் விஷன், எஃபிசியன்ட்நெட் மற்றும் மொபைல்நெட் போன்ற முன்-பயிற்சி பெற்ற மாடல்களின் தேர்வை வழங்குகிறது, அவை உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளின் அடிப்படையில் நீங்கள் தேர்வு செய்யலாம்.

பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது, ​​ஆட்டோஎம்எல் விஷன் உங்கள் லேபிளிடப்பட்ட பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்தி முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை நன்றாக மாற்றுகிறது. இது மாதிரியின் அளவுருக்களை தானாகவே சரிசெய்து, உங்கள் குறிப்பிட்ட பணியில் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த மாதிரியின் கட்டமைப்பை மேம்படுத்துகிறது. மாதிரியின் துல்லியத்தை படிப்படியாக மேம்படுத்த, பல சகாப்தங்கள் அல்லது மறு செய்கைகளுடன் பயிற்சி செயல்முறை பொதுவாக மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. ஆட்டோஎம்எல் விஷன், மாதிரியின் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை மேலும் மேம்படுத்த, சீரற்ற சுழற்சிகள் மற்றும் திருப்பங்கள் போன்ற தரவு பெருக்குதல் நுட்பங்களையும் செய்கிறது.

பயிற்சி முடிந்ததும், உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான மதிப்பீட்டு அளவீடுகளை ஆட்டோஎம்எல் விஷன் உங்களுக்கு வழங்குகிறது. இந்த அளவீடுகளில் துல்லியம், நினைவுகூருதல் மற்றும் F1 மதிப்பெண் ஆகியவை அடங்கும், இது படங்களை சரியாக வகைப்படுத்தும் மாடலின் திறனை அளவிடும். அதன் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெற, சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரியின் கணிப்புகளையும் நீங்கள் காட்சிப்படுத்தலாம். ஆட்டோஎம்எல் விஷன் பயிற்சி தரவைச் செம்மைப்படுத்துதல், ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களை சரிசெய்தல் மற்றும் மாடலின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு மீண்டும் பயிற்சியளிப்பதன் மூலம் உங்கள் மாதிரியை மீண்டும் செய்ய அனுமதிக்கிறது.

உங்களின் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் செயல்திறனில் திருப்தி அடைந்த பிறகு, புதிய, பார்க்காத படங்களைப் பற்றிய கணிப்புகளைச் செய்ய அதைப் பயன்படுத்திக்கொள்ளலாம். ஆட்டோஎம்எல் விஷன் ஒரு REST API ஐ வழங்குகிறது, இது உங்கள் மாதிரியை உங்கள் பயன்பாடுகள் அல்லது சேவைகளில் ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது. நீங்கள் படத் தரவை API க்கு அனுப்பலாம், மேலும் அது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் அனுமானத்தின் அடிப்படையில் கணிக்கப்பட்ட லேபிள்கள் அல்லது எல்லைப் பெட்டிகளை வழங்கும்.

ஆட்டோஎம்எல் விஷனைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதில் தரவுத் தயாரிப்பு, தரவுத்தொகுப்பு உருவாக்கம், மாதிரிப் பயிற்சி, மதிப்பீடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் ஆகியவை அடங்கும். இந்த செயல்முறையைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகள் அல்லது உள்கட்டமைப்பு அமைப்பைப் பற்றிய விரிவான அறிவு தேவையில்லாமல், படத்தை அறிதல் பணிகளுக்கான தனிப்பயன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு, AutoML விஷனின் ஆற்றலைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம்.

தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல்:

மெஷின் லேர்னிங்கில் முன்னேறுவதில் மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க

மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:

குறித்துள்ளார்: , , , , ,