Crear muestras para el entrenamiento del aprendizaje profundo

Las muestras de entrenamiento se utilizan para derivar chips de imágenes para entrenar modelos de aprendizaje profundo en Deep Learning Studio. Los chips de imágenes son imágenes pequeñas que contienen la entidad o el objeto de interés que se utiliza para entrenar el modelo de aprendizaje profundo. Cree muestras de entrenamiento completando el paso Preparar datos de entrenamiento. Cuando seleccione el paso Preparar datos de entrenamiento, debe configurar el proyecto para recopilar muestras.

Después de seleccionar la opción para preparar el entrenamiento, aparecerá el asistente de configuración del proyecto y lo guiará a través del proceso. Una vez que haya creado el proyecto, siga los siguientes pasos para configurar el proyecto para el entrenamiento.
1. Seleccione el proyecto Deep Learning Studio y ábralo.
2. En la página de elección de pasos, seleccione Preparar datos de entrenamiento para iniciar el proceso de recopilación de muestras de entrenamiento.

   Sugerencia:

   Aparecerá un aviso para configurar el proyecto para preparar datos de entrenamiento si no se han configurado previamente.

3. En el aviso, haga clic en Sí para configurar el proyecto como se indica en la sección Configurar el proyecto para entrenamiento del tema Trabajar con proyectos Deep Learning Studio.
Aparecerá el menú Preparar datos de entrenamiento con todos los subpasos disponibles para completar el proceso de preparación de la muestra de entrenamiento.
4. Haga clic en el subpaso Recopilar muestras de entrenamiento.
5. Utilice las herramientas de recopilación para seleccionar todas las muestras de entrenamiento de la unidad de trabajo seleccionada.
6. Haga clic en Completar o Completar y siguiente para recopilar la siguiente unidad de trabajo.

Una vez que la unidad de trabajo se marca como finalizada, no se puede seleccionar en el subpaso Recopilar muestras de entrenamiento. Una vez que la unidad de trabajo esté lista para revisión, márquela como finalizada para cambiar el estado a pendiente de revisión.

Precaución:

Si la unidad de trabajo se marcó incorrectamente como finalizada, debe configurarse como En cola en el subpaso Revisar ejemplos de entrenamiento para que vuelva a estar disponible.

7. Haga clic en el subpaso Revisar ejemplos de entrenamiento para revisar los ejemplos.

   Nota:

   Una unidad de trabajo solo se podrá revisar cuando el recopilador haya marcado esa unidad de trabajo como finalizada.

   En el panel de muestras de Revisión de entrenamiento, la unidad de trabajo está seleccionada y en el lado derecho del panel aparece información sobre el proceso de revisión.

   Nota:

   Para obtener información sobre una unidad de trabajo, haga clic en el mapa o en la entrada de la tabla para obtener información específica sobre esa unidad de trabajo.

8. Seleccione la unidad de trabajo para comenzar el proceso de revisión de las muestras de entrenamiento.
En la vista de mapa se muestra información sobre las muestras de entrenamiento de la unidad de trabajo, inclusive qué usuario ha creado las muestras y cuándo se han recopilado. En la vista de tabla, las unidades de trabajo aparecen en una lista que contiene la misma información.
9. Haga clic en el botón Revisar esta unidad de trabajo.

   La unidad de trabajo se abre con todas las muestras recopiladas en el lado derecho.

10. Haga clic en cada muestra de entrenamiento en la lista Muestras de entrenamiento para revisarlas. Cuando se selecciona una muestra, las opciones Aprobar seleccionada y Rechazar seleccionada aparecen en el cuadro de diálogo.
Para ampliar la muestra de formación resaltada, seleccione la opción Modo de visita. El mapa amplía y desplaza el mapa a la muestra de formación resaltada.

Sugerencia:

Se puede seleccionar y aprobar más de una muestra sin revisar cada una de las muestras. También puede aprobar o rechazar todas las muestras.

Una vez se hayan aprobado o rechazado todas las muestras de formación, aparecerá un mensaje que indica que se han revisado todas.

11. Marcar la unidad de trabajo como Finalizada.

    El subpaso regresa al panel, donde puede revisar el progreso de todas las unidades de trabajo.

12. Haga clic en el botón Atrás para ver el menú anterior.
13. Haga clic en Administrar chips de imágenes cuando el proyecto tenga suficientes muestras de entrenamiento aprobadas.
14. Haga clic en el botón Exportar para iniciar el proceso de exportación de los chips de imágenes en función de las muestras de entrenamiento.
Las opciones del proceso están disponibles para indicar a dónde se exportarán los chips de imágenes, así como opciones de configuración adicionales sobre los chips de imágenes que se van a crear.
15. Como alternativa, ajuste las opciones de configuración y haga clic en Exportar.
El progreso de la creación del chip de imágenes aparece en el subpaso y aparece una entrada que indica información sobre los chips de imágenes con vistas previas visuales de estos.

Una vez creados los chips de imágenes, el siguiente paso es entrenar el modelo de aprendizaje profundo, el cual se completará en el subpaso Entrenar modelo.

Al seguir este flujo de trabajo, puede crear las muestras de entrenamiento y los chips de imágenes para el entrenamiento del modelo de aprendizaje profundo en un flujo de trabajo completo integral. Existen varios subpasos opcionales que se pueden usar en el proyecto. Los subpasos adicionales se facilitan para permitir la modificación de proyectos existentes a medida que se va realizando el análisis. Los siguientes son los tres subpasos requeridos:

• Recopilar muestras de entrenamiento
• Revisar muestras de entrenamiento
• Administrar chips de imágenes

Cuando se crean los chips de imágenes, estos están disponibles para el proceso de entrenamiento de aprendizaje profundo en el paso Entrenar modelo. Este subpaso se puede revisar si el modelo entrenado no cumple las expectativas para el análisis. Puede modificar o recopilar muestras de entrenamiento adicionales y crear chips de imágenes para usar en el siguiente proceso de entrenamiento de modelos.