iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 5
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透過預訓練模型加速解決問題

在使用機器學習上,我們可以使用如Google Cloud Platform上的TensorflowMachine Learning Engine,加上我們定義好的問題與蒐集到的資料,進行建模與預測的工作。這樣的一個途徑雖然可以建置一針對待解決問題客製化的模型,卻也會多花上一定的時間,才能享受機器學習模型所帶來的威力。

漸漸地,我們已經不需要在每個問題上都遵循此一方式來解決。在機器學習領域中有個預訓練模型(Pre-trained Model)的概念,也就是過去人們為了解決類似的問題,已經搜集大量資料訓練好,可直接用來進行預測且表現有一定水準之機器學習模型。因此當我們想要解決一個特定的問題時,特別是在面臨了一些現實中的限制下,其實不一定需要從零開始打造屬於我們自己的100%客製化模型,而是採用能夠解決該問題預訓練模型即可達成我們的目標。

Google Cloud Platform上其實就提供不少針對特定領域,以Google自行收集的資料訓練好之模型(見圖1),像是電腦視覺相關或者語音轉錄文字等領域,可以讓我們更加快速地利用機器學習解決問題,於商業上強化競爭優勢。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190921/20120261qbuMQF2oou.png
圖1
Source: Coursera - How Google does Machine Learning


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