Обучение модели означает просто изучение (определение) правильных значений всех весов и смещений из помеченных примеров. В обучении с учителем алгоритм машинного обучения строит модель, исследуя множество примеров и пытаясь найти модель, минимизирующую потери; этот процесс называется минимизацией эмпирического риска.
На платформе Dataleon вы можете обучать модель в части Knowledge Vision. В целом платформа состоит из четырех частей. Остальные три части платформы — это Предварительно обученные модели, Datalabs и Аналитика.
В разделе Предварительно обученные модели вы найдете наши готовые к использованию модели для обнаружения, извлечения, анализа и классификации данных. В разделе Datalabs вы можете создавать данные. для обучения собственной модели. В части платформы Knowledge Vision вы можете обучать свою модель с помощью ваших данных (личных или сгенерированных в Datalabs). И, наконец, в разделе Аналитика вы можете проанализировать свой запрос на вывод на производство.
Для обучения модели вам потребуется загрузить некоторые данные. Эти данные в дальнейшем будут использоваться для обучения модели. Это легко сделать в Datalabs/Presets.
После этого вы можете создать проект в Datalabs/Projects с этими данными.
При создании проекта в Datalabs вы можете пометить данные, ранее загруженные в подразделе Presets. Ниже вы можете увидеть снимок экрана Labelling Editor, т. е. интерфейса маркировки, используемого для маркировки ваших наборов данных.
Если у вас нет данных для маркировки, вы можете создать их в Редакторе сцен. Эти данные также могут быть использованы позже для маркировки.
Когда проект создан, вы можете просмотреть всю информацию о нем в Настройках.
После работы с данными вы, наконец, можете создать и обучить модель.Для этого вам будет предложено выполнить 6 шагов в разделе Knowledge Vision.
На шаге 4 вам будет предложено выбрать либо базовый, либо экспертный режим. Если вы не специалист по данным, выберите базовый режим. Если вы выберете экспертный режим, вам нужно будет указать свою модель и ее параметры обучения, гиперпараметры, увеличение данных и метрики оценки.
В процессе обучения вы можете просматривать всю подробную информацию, такую как логи, контрольные точки и метрики.
После этого вы нажимаете Загрузить, чтобы загрузить свои данные и протестировать модель с вашими реальными данными.
Обучение модели может быть простым. Просто попробуй!!!
Итак, почему стоит выбрать платформу Dataleon для обучения модели?
- Для развертывания не требуются MLOps или DevOps.
- При желании вы можете выбрать Экспертный режим.
- Dataleon — это платформа искусственного интеллекта без кода, которая разрабатывает индивидуальное решение в соответствии с вашими требованиями.
Контакты Даталеон
Оставайтесь на связи 🙌
Веб-сайт
LinkedIn
GitBook(документация)
GitHub ( 🙏❤️благодарим, если вы нажмете ⭐️-лайк, чтобы поддержать нас)
Twitter (🔥самые горячие новости об API, микросервисах, бессерверных технологиях)
