Données d'images Hello : entraîner un modèle de classification d'images AutoML

Utilisez la console Google Cloud pour entraîner un modèle de classification d'images AutoML. Une fois votre ensemble de données créé et les données importées, utilisez la console Google Cloud pour vérifier les images d'entraînement et commencer l'entraînement du modèle.

Ce tutoriel comporte plusieurs pages :

1. Configurer votre projet et votre environnement.

2. Créer un ensemble de données de classification d'images et importer des images.

3. Entraîner un modèle de classification d'images AutoML

4. Évaluer et analyser les performances du modèle

5. Déployer un modèle sur un point de terminaison et envoyer une prédiction.

6. Nettoyer votre projet.

Chaque page suppose que vous avez déjà effectué les instructions des pages précédentes du tutoriel.

Vérifier les images importées

Après l'importation de l'ensemble de données, vous accédez à l'onglet "Parcourir". Vous pouvez également accéder à cet onglet en sélectionnant "Ensembles de données" dans le menu latéral, puis en sélectionnant l'ensemble d'annotation (ensemble d'annotations d'images à étiquette unique) associé à votre nouvel ensemble de données.

Point clé:Un ensemble d'annotations est l'ensemble d'annotations associées à un type de données et à un objectif spécifique (type de données d'image, objectif de classification). dans le cas présent). Pour plus d'informations sur les ensembles d'annotations, consultez la page Créer un ensemble d'annotations.

Accéder à la page Ensembles de données

Démarrer l'entraînement du modèle AutoML

Dans l'onglet "Parcourir", vous pouvez sélectionner Entraîner un nouveau modèle pour commencer l'entraînement. Vous pouvez également démarrer l'entraînement en sélectionnant "Modèles" dans le menu latéral, puis en sélectionnant Créer.

1. Accéder à la page des modèles

2. Sélectionnez Créer pour ouvrir la fenêtre Entraîner le nouveau modèle.

3. Dans la première section "Choose training method" (Sélectionner une méthode d'entraînement), choisissez l'ensemble de données cible et l'ensemble d'annotations si ceux-ci ne sont pas sélectionnés automatiquement. Assurez-vous que la case d'option AutoML est sélectionnée, puis sélectionnez Continuer.

   

4. Dans la section suivante "Définir votre modèle", renseignez le champ "Nom du modèle" (facultatif), puis cliquez sur Continuer.

5. Dans la section suivante "Options d'entraînement", activez l'entraînement incrémentiel (facultatif), puis cliquez sur Continuer. Cette option peut être activée lorsqu'au moins un modèle a déjà été entraîné dans ce projet avec le même objectif. L'entraînement incrémentiel vous permet d'utiliser un modèle de base existant pour commencer à entraîner un nouveau modèle (plutôt que de partir de zéro). L'entraînement incrémentiel permet généralement de converger plus rapidement et de gagner du temps d'entraînement.

   Si vous choisissez d'activer l'entraînement incrémentiel, sélectionnez un modèle de base avec le même objectif parmi tous les modèles de base répertoriés dans le même projet. Le modèle de base peut être entraîné à partir d'un ensemble de données différent.

   

6. Dans la dernière section "Calcul et tarification", spécifiez un budget nœud-heure de 8 nœuds-heure, puis sélectionnez Démarrer l'entraînement.

L'entraînement prend plusieurs heures. Vous recevrez un e-mail de notification une fois l'entraînement du modèle terminé.

Étapes suivantes

Suivez la page suivante de ce tutoriel pour vérifier les performances de votre modèle AutoML entraîné et découvrir comment l'améliorer.