Introduzione ai dati di immagine: addestra un modello di classificazione di immagini AutoML

Utilizza la console Google Cloud per addestrare un modello di classificazione delle immagini AutoML. Dopo aver creato il set di dati e aver importato i dati, utilizza la console Google Cloud per esaminare le immagini di addestramento e iniziare l'addestramento del modello.

Questo tutorial è composto da diverse pagine:

  1. Configura il progetto e l'ambiente.

  2. Crea un set di dati per la classificazione delle immagini e importa le immagini.

  3. Addestra un modello di classificazione di immagini AutoML.

  4. Valuta e analizza le prestazioni del modello.

  5. Esegui il deployment di un modello in un endpoint e invia una previsione.

  6. Esegui la pulizia del progetto.

Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni dalle pagine precedenti del tutorial.

Rivedi le immagini importate

Dopo l'importazione del set di dati, si apre la scheda Sfoglia. Puoi accedere a questa scheda anche selezionando Set di dati dal menu. Seleziona il set di annotazioni (insieme di annotazioni con etichetta singola) associato al nuovo set di dati.

Vai alla pagina Set di dati

Pagina del set di dati

Inizia l'addestramento del modello AutoML

Scegli una delle seguenti opzioni per iniziare l'addestramento:

  • Scegli Addestra nuovo modello.

  • Seleziona Modelli dal menu e poi Crea.

  1. Vai alla pagina Modelli

  2. Seleziona Crea per aprire la finestra Addestra nuovo modello.

  3. Seleziona Seleziona metodo di addestramento e seleziona il set di dati di destinazione, se non viene selezionato automaticamente. Assicurati che il pulsante di opzione AutoML sia selezionato, quindi scegli CONTINUA.

    Passaggio 1 dell'addestramento della nuova finestra del modello

  4. (Facoltativo) Seleziona Definisci il modello e inserisci il Nome del modello. Fai clic su CONTINUA.

    Passaggio 4 della finestra di addestramento di un nuovo modello

  5. Seleziona Opzioni di treno. Seleziona un'opzione di modello in base alle tue esigenze di accuratezza e latenza. Facoltativamente, abilita l'addestramento incrementale e fai clic su CONTINUA.

    Di seguito sono riportate alcune considerazioni sull'addestramento incrementale:

    • L'addestramento incrementale può essere abilitato se in questo progetto è stato addestrato almeno un modello di base con lo stesso obiettivo.
    • L'addestramento incrementale ti consente di utilizzare un modello di base esistente come punto di partenza per addestrare un nuovo modello, anziché addestrare un nuovo modello da zero.
    • L'addestramento incrementale in genere consente di effettuare l'addestramento più rapidamente e di risparmiare tempo.
    • Il modello di base può essere addestrato da un set di dati diverso.

    Passaggio 5 della finestra di addestramento di un nuovo modello

  6. Seleziona Compute e prezzi. Specifica un budget per le ore nodo di 8 ore nodo. Seleziona Inizia addestramento.

    Passaggio 6 di addestramento della finestra del nuovo modello

L'addestramento richiede diverse ore. Al termine dell'addestramento del modello viene inviata una notifica via email.

Passaggi successivi

Segui la pagina successiva di questo tutorial per verificare le prestazioni del modello AutoML addestrato ed esplorare i modi per migliorarlo.

Segui Eseguire il deployment di un modello in un endpoint ed eseguire una previsione per eseguire il deployment del modello AutoML addestrato. Viene inviata un'immagine al modello per la previsione.