Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन में एक मॉडल बनाने के लिए, आपको एक संरचित वर्कफ़्लो का पालन करना होगा जिसमें विभिन्न घटक शामिल हों। इन घटकों में आपका डेटा तैयार करना, आपके मॉडल को परिभाषित करना और उसे प्रशिक्षित करना शामिल है। आइए प्रत्येक चरण को अधिक विस्तार से जानें।
1. डेटा तैयार करना:
मॉडल बनाने से पहले, अपना डेटा उचित रूप से तैयार करना महत्वपूर्ण है। इसमें मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए इसकी गुणवत्ता और उपयुक्तता सुनिश्चित करने के लिए आपके डेटा को इकट्ठा करना और प्रीप्रोसेस करना शामिल है। डेटा तैयारी में डेटा को साफ़ करना, गायब मानों को संभालना, सुविधाओं को सामान्य बनाना या स्केल करना और डेटा को प्रशिक्षण और मूल्यांकन सेट में विभाजित करना जैसी गतिविधियाँ शामिल हो सकती हैं।
2. मॉडल को परिभाषित करना:
एक बार जब आपका डेटा तैयार हो जाए, तो अगला कदम आपके मशीन लर्निंग मॉडल को परिभाषित करना है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन में, आप एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, TensorFlow का उपयोग करके अपने मॉडल को परिभाषित कर सकते हैं। TensorFlow आपको विभिन्न प्रकार के मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है, जैसे कि गहरे तंत्रिका नेटवर्क, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क, आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क, और बहुत कुछ।
अपने मॉडल को परिभाषित करते समय, आपको अपने मॉडल को बनाने वाले आर्किटेक्चर, परतों और मापदंडों को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है। इसमें परतों की संख्या, सक्रियण कार्यों का प्रकार, अनुकूलन एल्गोरिथ्म और मॉडल के व्यवहार को प्रभावित करने वाले किसी भी अन्य हाइपरपैरामीटर का निर्धारण शामिल है। मॉडल को परिभाषित करना एक महत्वपूर्ण कदम है जिसके लिए मौजूदा समस्या और आपके डेटा की विशेषताओं पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है।
3. मॉडल का प्रशिक्षण:
अपने मॉडल को परिभाषित करने के बाद, आप तैयार डेटा का उपयोग करके इसे प्रशिक्षित करने के लिए आगे बढ़ सकते हैं। प्रशिक्षण में मॉडल को इनपुट डेटा के साथ फीड करना और अनुमानित आउटपुट और वास्तविक आउटपुट के बीच अंतर को कम करने के लिए इसके मापदंडों को पुनरावृत्त रूप से समायोजित करना शामिल है। इस प्रक्रिया को अनुकूलन या सीखना के रूप में जाना जाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन एक वितरित प्रशिक्षण अवसंरचना प्रदान करता है जो आपको बड़े डेटासेट पर अपने मॉडल को कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।
प्रशिक्षण के दौरान, आप सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल या हानि जैसे मूल्यांकन मेट्रिक्स का उपयोग करके अपने मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी कर सकते हैं। इन मेट्रिक्स का विश्लेषण करके, आप यह आकलन कर सकते हैं कि आपका मॉडल कितनी अच्छी तरह सीख रहा है और यदि आवश्यक हो तो समायोजन कर सकते हैं। प्रदर्शन के वांछित स्तर को प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अक्सर कई पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है।
4. मॉडल की तैनाती:
एक बार जब आपका मॉडल प्रशिक्षित हो जाता है, तो आप उसे पूर्वानुमान प्रस्तुत करने के लिए Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन पर तैनात कर सकते हैं। परिनियोजन में एक समापन बिंदु बनाना शामिल है जो इनपुट डेटा प्राप्त कर सकता है और प्रशिक्षित मॉडल के आधार पर भविष्यवाणियां उत्पन्न कर सकता है। तैनात मॉडल को RESTful API के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है, जिससे आप इसे अपने एप्लिकेशन या सिस्टम में निर्बाध रूप से एकीकृत कर सकते हैं।
मॉडल को तैनात करते समय, आप इष्टतम प्रदर्शन और उपलब्धता सुनिश्चित करने के लिए वांछित स्केलिंग व्यवहार, उदाहरणों की संख्या और अन्य तैनाती कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट कर सकते हैं। Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन बड़े पैमाने पर पूर्वानुमान प्रस्तुत करने के लिए मजबूत बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, जो बड़ी मात्रा में डेटा पर वास्तविक समय या बैच अनुमान को सक्षम बनाता है।
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