Automatisierte Bildklassifizierung: Stapelvorhersage mit AutoML

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Automatisierte Bildklassifizierung: Stapelvorhersage mit AutoML

Inhaltsverzeichnis

🌟 Einleitung

  • Was ist das Automatisierte Machine Learning (AutoML)?
  • Warum ist die Stapelvorhersage wichtig?
  • Überblick über den Inhalt

📁 Erstellen eines Eingabedatensatzes

  • Anforderungen an die Eingabedaten
  • Verwendung von JSON-Lines für Bildklassifizierungsmodelle
  • Erstellen eines Inputdatensatzes aus Cloud-Speicherdateien
    • Beispiel aus der offiziellen Google-Dokumentation
    • Automatisierung des Erstellungsprozesses
  • Speichern des Inputdatensatzes in Cloud-Speicher

🚀 Erstellen eines Stapelvorhersagejobs

  • Einführung in die Batch-Vorhersage
  • Importieren von Bibliotheken und Initialisierung der Verbindung
  • Ermitteln der Modell-ID
  • Definieren von Variablen für den Vorhersagejob
  • Ausführen des Vorhersagejobs und Überprüfen des Status
  • Überprüfen der Ergebnisse im Cloud-Speicher

📊 Transformation der Ergebnisse

  • Notwendigkeit der Transformation in tabellarisches Format
  • Verwendung des "Transform Predictions" Notebooks
  • Importieren von Bibliotheken und Einrichten des Cloud-Speicherclients
  • Abrufen des Stapelvorhersagejobs und des Ausgabeordners
  • Filtern und Auswählen der relevanten Dateien
  • Transformation der Vorhersagenergebnisse in tabellarisches Format
  • Abschluss und Zusammenfassung der Anleitung

Erstellen eines Eingabedatensatzes

Automatisiertes Machine Learning (AutoML) hat die Möglichkeit, komplexe Aufgaben wie Bildklassifizierung zu automatisieren und zu vereinfachen. In diesem Tutorial werde ich Ihnen zeigen, wie Sie einen Batch-Vorhersagejob mit Ihrem AutoML-Modell für die Bildklassifizierung durchführen können. Das Tutorial ist in drei Teile gegliedert, wobei der erste Teil darauf abzielt, einen Eingabedatensatz für den Stapelvorhersagejob aus Dateien im Cloud-Speicher zu erstellen.

Um einen Eingabedatensatz für den Stapelvorhersagejob zu erstellen, müssen wir zunächst die Anforderungen an die Eingabedaten verstehen. Laut der offiziellen Google-Dokumentation können für Bildklassifizierungsmodelle JSON-Lines-Dateien verwendet werden, um eine Liste von Bildern für Vorhersagen anzugeben. Es ist zu beachten, dass der Inhalt der Datei, der die Adressen im Cloud-Speicher speichert, erforderlich ist, während der Mime-Typ optional ist.

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