Dados de imagem do Hello: treinar um modelo de classificação de imagens do AutoML

Use o Console do Google Cloud para treinar um modelo de classificação de imagem do AutoML. Depois que o conjunto de dados for criado e os dados forem importados, use o console do Google Cloud para revisar as imagens de treinamento e iniciar o treinamento do modelo.

Este tutorial tem várias páginas:

1. Como configurar o projeto e o ambiente.

2. Como criar um conjunto de dados de classificação de imagens e importar imagens.

3. Como treinar um modelo do AutoML de classificação de imagens

4. Como avaliar e analisar o desempenho do modelo.

5. Como implantar um modelo em um endpoint e enviar uma previsão.

6. Como limpar o projeto

Cada página pressupõe que você já tenha realizado as instruções das páginas anteriores do tutorial.

Analise imagens importadas

Após a importação do conjunto de dados, você será direcionado para a guia "Procurar". Também é possível acessar essa guia selecionando conjuntos de dados no menu lateral e selecionando o conjunto de anotações (conjunto de anotações de imagem de rótulo único) associado ao novo conjunto de dados.

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

Acessar a página "Conjuntos de dados"

Inicie o treinamento de modelo do AutoML

Na guia "Procurar", escolha Treinar novo modelo para iniciar o treinamento. Também é possível iniciar os treinamentos selecionando "Modelos" no menu lateral e depois Criar.

1. Acessar a página de modelos

2. Selecione Criar para abrir a janela "Treinar novo modelo".

3. Na primeira seção "Escolher método de treinamento", escolha o conjunto de dados de destino e o conjunto de anotações, se eles não forem selecionados automaticamente. Verifique se o botão de opção AutoML está selecionado e escolha Continuar.

   

4. Na seção seguinte, "Definir seu modelo", preencha o campo "Nome do modelo" (opcional) e escolha Continuar.

5. Na seção "Opções de treinamento" a seguir, ative o treinamento incremental (opcional) e escolha Continuar. Ative essa opção quando houver pelo menos um modelo treinado neste projeto com o mesmo objetivo. O treinamento incremental permite usar um modelo base atual como ponto de partida para treinar um novo, em vez de treinar do zero. O treinamento incremental ajuda a alcançar a convergência com mais rapidez e economiza tempo.

   Se você ativar o treinamento incremental, selecione um modelo base de todos que estão listados no mesmo projeto com o mesmo objetivo. O modelo base pode ser treinado usando um conjunto de dados diferente.

   

6. No último "Compute and price", especifique um orçamento dev8 horas do nó e selecione Iniciar treinamento.

O treinamento leva várias horas. Você receberá um e-mail de notificação quando o treinamento do modelo for concluído.

A seguir

Siga a próxima página deste tutorial para verificar o desempenho do seu modelo treinado do AutoML e explorar maneiras de melhorá-lo.