Google Cloud Machine Learning Engine에서 모델을 구축하려면 다양한 구성요소가 포함된 구조화된 워크플로를 따라야 합니다. 이러한 구성 요소에는 데이터 준비, 모델 정의 및 교육이 포함됩니다. 각 단계를 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. 데이터 준비:
모델을 만들기 전에 데이터를 적절하게 준비하는 것이 중요합니다. 여기에는 기계 학습 모델 교육을 위한 품질과 적합성을 보장하기 위해 데이터를 수집하고 전처리하는 작업이 포함됩니다. 데이터 준비에는 데이터 정리, 누락된 값 처리, 기능 정규화 또는 크기 조정, 데이터를 훈련 및 평가 세트로 분할과 같은 활동이 포함될 수 있습니다.
2. 모델 정의:
데이터가 준비되면 다음 단계는 기계 학습 모델을 정의하는 것입니다. Google Cloud Machine Learning Engine에서는 널리 사용되는 오픈소스 기계 학습 프레임워크인 TensorFlow를 사용하여 모델을 정의할 수 있습니다. TensorFlow를 사용하면 심층 신경망, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망 등과 같은 다양한 유형의 모델을 구축하고 훈련할 수 있습니다.
모델을 정의할 때 모델을 구성하는 아키텍처, 레이어 및 매개변수를 지정해야 합니다. 여기에는 레이어 수, 활성화 함수 유형, 최적화 알고리즘 및 모델 동작에 영향을 미치는 기타 하이퍼파라미터 결정이 포함됩니다. 모델 정의는 당면한 문제와 데이터 특성을 신중하게 고려해야 하는 중요한 단계입니다.
3. 모델 교육:
모델을 정의한 후 준비된 데이터를 사용하여 학습을 진행할 수 있습니다. 훈련에는 모델에 입력 데이터를 공급하고 매개변수를 반복적으로 조정하여 예측 출력과 실제 출력 간의 차이를 최소화하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스를 최적화 또는 학습이라고 합니다. Google Cloud 머신러닝 엔진은 대규모 데이터세트에서 모델을 효율적으로 학습시킬 수 있는 분산형 학습 인프라를 제공합니다.
훈련 중에 정확도, 정밀도, 재현율, 손실 등의 평가 지표를 사용하여 모델 성능을 모니터링할 수 있습니다. 이러한 측정항목을 분석하면 모델이 얼마나 잘 학습하고 있는지 평가하고 필요한 경우 조정할 수 있습니다. 기계 학습 모델을 훈련하려면 원하는 수준의 성능을 달성하기 위해 여러 번의 반복이 필요한 경우가 많습니다.
4. 모델 배포:
모델이 학습되면 예측 제공을 위해 Google Cloud Machine Learning Engine에 배포할 수 있습니다. 배포에는 입력 데이터를 수신하고 훈련된 모델을 기반으로 예측을 생성할 수 있는 엔드포인트를 생성하는 작업이 포함됩니다. 배포된 모델은 RESTful API를 통해 액세스할 수 있으므로 애플리케이션이나 시스템에 원활하게 통합할 수 있습니다.
모델을 배포할 때 원하는 확장 동작, 인스턴스 수, 기타 배포 구성을 지정하여 최적의 성능과 가용성을 보장할 수 있습니다. Google Cloud 머신러닝 엔진은 대규모 예측을 제공하기 위한 강력한 인프라를 제공하여 대용량 데이터에 대한 실시간 추론 또는 일괄 추론을 지원합니다.
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