آموزش مدل هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز

در BinaExperts  قسمت آموزش می توان اطلاعات کلی مدل شامل تعداد آموزش و داده های تست را مشاهده کرد.

بخش “Train" بینا اکسپرتز از سه بخش اصلی تشکیل شده است: «مشخصات پروژه»، « آموزش مدل » و «نتیجه آموزش».

در بخش " مشخصات پروژه " کاربر می‌تواند اطلاعات مربوط به مجموعه داده، جزئیات، افزایش داده‌ها، تصاویر نمونه و گزینه «بررسی سلامت مجموعه داده» را بررسی کند.

به طور کلی در BinaExperts ، بخش " Train" برای آموزش مجموعه داده های یادگیری ماشین استفاده می شود و جزئیاتی را در مورد روند مدل های آموزشی ارائه می دهد.

در بخش"TRAIN MODEL" می توان از چارچوب، مدل و سایر جزئیات برای آموزش مدل خود استفاده کرد.

با BinaExperts در صورت نیاز و بسته به اهداف می توان از فیلترهای زیر استفاده کرد:

در ادامه برای هر یک از این موارد توضیحات داده شده است:

قابل نصب بر روی GPU: این به قابلیت یک مدل یا برنامه برای استقرار و اجرا بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) اشاره دارد. GPU ها پردازنده‌های گرافیکی سخت‌افزاری تخصصی هستند که برای پردازش موازی طراحی شده‌اند و به دلیل قدرت محاسباتی بالا، اغلب برای تسریع وظایف استنتاج یادگیری عمیق استفاده می‌شوند.

استقرار در فضای ابری: این نشان دهنده توانایی استقرار یک مدل یا برنامه بر روی پلتفرم‌های رایانش ابری مانند خدمات وب آمازون (AWS)، مایکروسافت آژور یا Google Cloud Platform (GCP) است. استقرار در فضای ابری، مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و مزیت‌های دسترسی را ارائه می‌دهد و به کاربران امکان می‌دهد بدون نیاز به زیرساخت‌های داخلی از راه دور به منابع دسترسی داشته باشند.

دقت بالا: دقت بالا نشان می دهد که مدل یا سیستم به سطح بالایی از صحت یا دقت در پیش بینی ها یا نتایج خود دست می یابد. در زمینه مدل‌های یادگیری ماشین، دقت معمولاً با مقایسه پیش‌بینی‌های مدل با برچسب‌های پایه و ارزیابی معیارهایی مانند دقت، recall، score F1 یا دقت طبقه‌بندی اندازه‌گیری می‌شود.

نتایج سریع: این نشان می‌دهد که مدل یا سیستم می‌تواند خروجی‌ها یا پیش‌بینی‌هایی را به سرعت، با حداقل تأخیر یا تأخیر تولید کند. نتایج سریع در کاربردهای بی‌درنگ یا حساس به زمان که نیاز به تصمیم‌گیری سریع است، مانند سیستم خودران، تشخیص اشیا در زمان واقعی یا پردازش ویدیو، بسیار مهم است.

قابل استقرار بر روی CPU: مشابه "قابل استقرار در  GPU "، این به توانایی یک مدل یا برنامه برای استقرار و اجرا بر روی واحدهای پردازش مرکزی (CPU) اشاره دارد. CPU ها پردازنده های همه منظوره ای هستند که معمولاً در اکثر دستگاه های محاسباتی یافت می شوند و برای اجرای طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی نرم افزاری، از جمله مدل های یادگیری ماشین که به توان محاسباتی GPU ها نیاز ندارند، مناسب هستند.

بهینه سازی: بهینه سازی شامل فرآیند بهبود عملکرد، کارایی یا استفاده از منابع یک سیستم یا مدل است. در زمینه یادگیری ماشین، بهینه‌سازی ممکن است شامل تکنیک‌هایی مانند فشرده‌سازی مدل، کمی سازی، هرس کردن، یا بهبودهای الگوریتمی برای کاهش حافظه، تأخیر استنتاج یا مصرف انرژی با حفظ یا بهبود دقت باشد.

در قسمت "Train Details" می توان وضعیت مدل هایی که برای آموزش درخواست شده را مشاهده کرد. همانطور که در تصویر زیر نشان داده شده است، مدل های ارسال شده برای آموزش در BinaExperts دارای سه وضعیت هستند:

·         Queue (صف)

·         Done (انجام شده)

·         Failed (ناموفق)

همانطور که در تصویر نشان داده شده است، در کادر 1، می توان فیلترهایی را برای جستجوی مدل های آموزش دیده مشاهده کرد.در کادر 2 می توان وضعیت مدل ها را مشاهده کرد. در کادر 3، می توان معیارهای مدل آموزش دیده مانند MAP و فراخوان را یافت. اگر مدل نتواند از بررسی سلامت عبور کند، وضعیت پیشرفت یا دلیل شکست مشخص می شود، مشابه آنچه در کادر 4 مشاهده می شود.

علاوه بر این، در کادر 5، جزئیات و گزارش‌ها مشاهده می شود، می توان مدل را بایگانی کرد، یا به کنسول دسترسی داشت.

مشاهده جزئیات از جمله:

·         Epochs  (دوره ها)

·         Batches  (دسته ها)

·         ) Max Sizeحداکثر اندازه(

·         Patience (صبر)

·         Momentum (تکانه)

·         Learning Rate (میزان یادگیری)

 در این بخش  در بینا اکسپرتز می توان مدل آموزش دیده را آزمایش کرد و تانسور بورد آن را تجسم نمود.

 در بخش “Model Train Result” BinaExperts ، خروجی‌های مدل در مجموعه داده‌های آزمایش و اعتبارسنجی مشاهده می شود.