गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङ उपकरणहरू र TensorFlow वस्तु पत्ता लगाउने API प्रयोग गरी आफू अनुकूल वस्तु पहिचान गर्ने मोबाइल एप निर्माण गर्ने चरणहरू के-के छन्?
Google क्लाउड मेसिन लर्निङ उपकरण र TensorFlow वस्तु पत्ता लगाउने एपीआई प्रयोग गरेर आफू अनुकूल वस्तु पहिचान गर्ने मोबाइल एप निर्माण गर्न धेरै चरणहरू समावेश छन्। यस जवाफमा, हामी तपाईंलाई प्रक्रिया बुझ्न मद्दतको लागि प्रत्येक चरणको विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्नेछौं।
२. डेटा संग्रह:
पहिलो चरण भनेको तस्विरहरूको विविध र प्रतिनिधि डेटासेट सङ्कलन गर्नु हो जसमा तपाईंले चिन्न चाहनुभएका वस्तुहरू छन्। यो डेटासेटले बलियोता सुनिश्चित गर्न विभिन्न कोणहरू, प्रकाश अवस्थाहरू, र पृष्ठभूमिहरू समावेश गर्नुपर्छ। तपाईं सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध डेटासेटहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ वा क्यामेरा प्रयोग गरेर छविहरू खिच्दै आफ्नै डेटासेट सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ।
2. डाटा एनोटेसन:
एकचोटि तपाईंले डेटासेट सङ्कलन गरिसकेपछि, अर्को चरण छविहरू एनोटेट गर्नु हो। एनोटेसनले प्रत्येक छविमा रुचिका वस्तुहरूलाई लेबल गर्ने समावेश गर्दछ। यो म्यानुअल रूपमा वा एनोटेसन उपकरणहरू प्रयोग गरेर गर्न सकिन्छ जसले तपाईंलाई वस्तुहरू वरिपरि बाउन्डिङ बक्सहरू कोर्न अनुमति दिन्छ। एनोटेसनहरूले बाउन्डिङ बाकसहरूको निर्देशांकहरू र सम्बन्धित वर्ग लेबलहरू समावेश गर्नुपर्छ।
3. डाटा पूर्व प्रशोधन:
डेटासेट एनोटेट गरेपछि, यो प्रशिक्षणको लागि उपयुक्त ढाँचामा छ भनी सुनिश्चित गर्न डेटालाई पूर्व-प्रक्रिया गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। यसमा तस्बिरहरू रिसाइज गर्ने, पिक्सेल मानहरू सामान्य बनाउने, र TFRecord ढाँचा जस्ता TensorFlow वस्तु पत्ता लगाउने API सँग मिल्दो ढाँचामा एनोटेसनहरूलाई रूपान्तरण गर्ने समावेश हुन सक्छ।
4. मोडेल चयन:
अर्को चरण भनेको TensorFlow वस्तु पत्ता लगाउने मोडेल चिडियाखानाबाट पूर्व-प्रशिक्षित वस्तु पत्ता लगाउने मोडेल चयन गर्नु हो। तपाईंले रोज्नु भएको मोडेललाई ठूला-ठूला डेटासेटमा प्रशिक्षित गरिनु पर्छ र तपाईंलाई रुचि भएका वस्तुहरू पत्ता लगाउन सक्षम हुनुपर्छ। मोडेल चिडियाखानाले विभिन्न वास्तुकलाहरू र प्रदर्शन ट्रेड-अफहरूसँग विभिन्न मोडेलहरू प्रदान गर्दछ।
५. सिकाइ स्थानान्तरण:
पूर्व-प्रशिक्षित मोडेललाई तपाइँको विशेष कार्यमा अनुकूलन गर्न, तपाइँले स्थानान्तरण शिक्षा प्रदर्शन गर्न आवश्यक छ। स्थानान्तरण सिकाइले तपाइँको एनोटेट डेटासेटमा पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलको अन्तिम केही तहहरूलाई पुन: तालिम समावेश गर्दछ। यसले मोडेललाई तपाईंले पहिचान गर्न चाहनुभएका वस्तुहरूको विशेष सुविधाहरू सिक्न अनुमति दिन्छ। स्थानान्तरण सिकाइको बखत, तपाइँ मोडेलको कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न सिकाउने दर, ब्याच साइज, र प्रशिक्षण चरणहरूको संख्या जस्ता हाइपरपेरामिटरहरू समायोजन गर्न सक्नुहुन्छ।
१. प्रशिक्षण:
एक पटक हस्तान्तरण शिक्षाको लागि मोडेल कन्फिगर गरिसकेपछि, तपाइँ प्रशिक्षण प्रक्रिया सुरु गर्न सक्नुहुन्छ। तालिममा प्रिप्रोसेस गरिएको डेटासेटलाई मोडेलमा खुवाउने र भविष्यवाणी गरिएको बाउन्डिङ बक्सहरू र ग्राउन्ड ट्रुथ एनोटेसनहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्न मोडेलको प्यारामिटरहरूलाई पुनरावृत्ति समायोजन गर्ने समावेश छ। प्रशिक्षण प्रक्रिया कम्प्युटेशनली गहन हुन सक्छ र GPU हरू वा वितरित कम्प्युटिङ स्रोतहरूको प्रयोग आवश्यक हुन सक्छ।
२. मूल्याङ्कन:
प्रशिक्षण पछि, यो एक अलग प्रमाणीकरण डेटासेट मा मोडेल को प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यसले तपाईंलाई मोडेलले नदेखेको डेटालाई सामान्यीकरण गर्ने र ओभरफिटिंग वा कम फिटिङ जस्ता सम्भावित समस्याहरू पहिचान गर्न कत्तिको राम्रोसँग मूल्याङ्कन गर्न मद्दत गर्छ। मूल्याङ्कन मेट्रिक्स जस्तै औसत औसत शुद्धता (mAP) मोडेलको कार्यसम्पादन मापन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
8. मोडेल निर्यात:
एकचोटि तपाईं मोडेलको कार्यसम्पादनसँग सन्तुष्ट भएपछि, तपाईंले यसलाई मोबाइल एपमा प्रयोगको लागि निर्यात गर्न सक्नुहुन्छ। TensorFlow वस्तु पत्ता लगाउने API ले प्रशिक्षित मोडेललाई मोबाइल उपकरणहरूका लागि उपयुक्त ढाँचामा निर्यात गर्न उपकरणहरू प्रदान गर्दछ, जस्तै TensorFlow Lite वा TensorFlow Mobile।
९. मोबाइल एप विकास:
अन्तिम चरण भनेको निर्यात गरिएको मोडेललाई एकीकृत गर्ने मोबाइल एप विकास गर्नु हो। यसमा TensorFlow Lite वा TensorFlow मोबाइल लाइब्रेरीलाई तपाईंको एपमा एकीकृत गर्ने र मोडेल लोड गर्न र इनपुट छवि वा भिडियो स्ट्रिमहरूमा वास्तविक-समय वस्तु पत्ता लगाउन कोड लेख्ने समावेश छ। एपले प्रयोगकर्ता इन्टरफेस डिजाइन, छवि क्याप्चर, र परिणाम दृश्य जस्ता अतिरिक्त सुविधाहरू पनि समावेश गर्न सक्छ।
Google क्लाउड मेसिन लर्निङ उपकरणहरू र TensorFlow वस्तु पत्ता लगाउने API को प्रयोग गरेर आफू अनुकूल वस्तु पहिचान गर्ने मोबाइल एप निर्माण गर्दा डेटा सङ्कलन, एनोटेसन, प्रिप्रोसेसिङ, मोडेल छनोट, ट्रान्सफर लर्निङ, प्रशिक्षण, मूल्याङ्कन, मोडेल निर्यात, र मोबाइल एप विकास जस्ता चरणहरू समावेश हुन्छन्। प्रत्येक चरणले समग्र प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ, र सफल परिणाम सुनिश्चित गर्न प्रत्येक चरणमा विस्तारमा ध्यान आवश्यक छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- नियमितीकरण भनेको के हो ?
- के त्यहाँ एआई मोडेलको प्रशिक्षणको एक प्रकार छ जसमा पर्यवेक्षित र असुरक्षित दुवै सिकाइ दृष्टिकोणहरू एकै समयमा लागू गरिन्छ?
- असुरक्षित मेसिन लर्निङ प्रणालीहरूमा कसरी सिकाइ भइरहेको छ?
- गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ/एआई प्लेटफर्ममा फेसन-MNIST डाटासेट कसरी प्रयोग गर्ने?
- मेसिन लर्निङका लागि कस्ता प्रकारका एल्गोरिदमहरू छन् र तिनीहरूलाई कसरी चयन गर्ने?
- जब कर्नेललाई डेटाको साथ फोर्क गरिएको छ र मूल निजी हो, के फोर्क गरिएको सार्वजनिक हुन सक्छ र यदि त्यसो हो भने गोपनीयता उल्लंघन होइन?
- के NLG मोडेल तर्क NLG बाहेक अन्य उद्देश्यका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै व्यापार पूर्वानुमान?
- मेसिन लर्निङका केही थप विस्तृत चरणहरू के हुन्?
- के TensorBoard मोडेल दृश्यका लागि सबैभन्दा सिफारिस गरिएको उपकरण हो?
- डाटा सफा गर्दा, डाटा पक्षपाती छैन भनेर कसरी सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्