Olá, dados de imagens: prepare um modelo de classificação de imagens do AutoML

Use a Google Cloud consola para preparar um modelo de classificação de imagens do AutoML. Depois de criar o conjunto de dados e importar os dados, use a consola para rever as imagens de preparação e iniciar a preparação do modelo.Google Cloud

Este tutorial tem várias páginas:

1. Configure o seu projeto e ambiente.

2. Crie um conjunto de dados de classificação de imagens e importe imagens.

3. Prepare um modelo de classificação de imagens da AutoML.

4. Avalie e analise o desempenho do modelo.

5. Implemente um modelo num ponto final e envie uma previsão.

6. Limpe o projeto.

Cada página pressupõe que já executou as instruções das páginas anteriores do tutorial.

Reveja as imagens importadas

Após a importação do conjunto de dados, acede ao separador Procurar. Também pode aceder a este separador selecionando Conjuntos de dados no menu. Selecione o conjunto de anotações (conjunto de anotações de imagens com uma única etiqueta) associado ao seu novo conjunto de dados.

Ponto essencial: um conjunto de anotações é a coleção de anotações associadas a um tipo de dados e a um objetivo específico (tipo de dados de imagem, objetivo de classificação neste caso). Para mais informações sobre os conjuntos de anotações, consulte Criar um conjunto de anotações.

Aceda à página Conjuntos de dados

Comece a preparação do modelo do AutoML

Escolha uma das seguintes opções para começar a preparação:

• Escolha Preparar novo modelo.

• Selecione Modelos no menu e, de seguida, selecione Criar.

1. Aceda à página Modelos

2. Selecione Criar para abrir a janela Formar novo modelo.

3. Selecione Selecionar método de preparação e selecione o conjunto de dados de destino se não forem selecionados automaticamente. Certifique-se de que o botão de opção AutoML está selecionado e, de seguida, escolha CONTINUAR.

   

4. (Opcional) Selecione Definir o modelo e introduza o Nome do modelo. Clique em CONTINUAR.

   

5. Selecione Opções de comboio. Selecione uma opção de modelo de acordo com as suas necessidades de precisão e latência. Opcionalmente, ative a preparação incremental e clique em CONTINUAR.

   Seguem-se considerações sobre a preparação incremental:

   • A preparação incremental pode ser ativada quando existe, pelo menos, um modelo base que tenha sido preparado neste projeto com o mesmo objetivo.
   • A preparação incremental permite-lhe usar um modelo base existente como ponto de partida para preparar um novo modelo, em vez de preparar um novo modelo de raiz.
   • Geralmente, a formação incremental ajuda a que a formação ocorra mais rapidamente e poupa tempo de formação.
   • O modelo base pode ser preparado a partir de um conjunto de dados diferente.

   

6. Selecione Computação e preços. Especifique um orçamento de horas de nó de 8 horas de nó. Selecione Iniciar treino.

   O orçamento de horas de nó é o tempo máximo (pode variar ligeiramente) que o modelo dedica ao treino. Este valor é multiplicado pelo preço por hora do nó para calcular o custo total de preparação. Mais horas de preparação resultam num modelo mais preciso (até certo ponto), mas resultam num custo mais elevado. Para fins de desenvolvimento, um orçamento baixo é adequado, mas para produção é importante encontrar um equilíbrio entre o custo e a precisão.

A preparação demora várias horas. É enviada uma notificação por email quando a preparação do modelo estiver concluída.

O que se segue?

Siga as instruções na página seguinte deste tutorial para verificar o desempenho do seu modelo do AutoML preparado e explorar formas de o melhorar.

Siga o artigo Implemente um modelo num ponto final e faça uma previsão para implementar o seu modelo do AutoML preparado. Uma imagem é enviada para o modelo para previsão.