GSP633

Ringkasan

Konvolusi adalah filter yang bergerak di seluruh gambar, memprosesnya, dan mengekstrak fitur-fitur yang menunjukkan karakteristik dalam gambar. Jaringan neural konvolusional (CNN) adalah class jaringan neural dalam (DNN) yang paling banyak diterapkan pada gambar visual.

Dalam lab ini, Anda akan memulai dengan model klasifikasi gambar yang dikembangkan dari alat computer vision, kemudian menggunakan CNN untuk meningkatkan kualitasnya. Anda akan menggunakan data (item pakaian) dari set data umum yang disebut Fashion MNIST.

Tujuan

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara:

• Meninjau model awal
• Menambahkan konvolusi, mengumpulkan data, dan menentukan model
• Mengompilasi dan melatih model
• Memvisualisasikan konvolusi dan penggabungan

Prasyarat

Untuk memaksimalkan pembelajaran Anda, pertimbangkan untuk mengikuti lab berikut sebelum mengikuti lab ini:

• Pengantar Computer Vision dengan TensorFlow
• Pengantar Konvolusi dengan TensorFlow

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Mulai Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer, yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab, akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab praktik ini dapat Anda gunakan untuk melakukan sendiri aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

Catatan: Gunakan jendela Samaran atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun Siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Catatan: Jika Anda sudah memiliki project atau akun pribadi Google Cloud, jangan menggunakannya untuk lab ini agar terhindar dari tagihan ekstra pada akun Anda.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, jendela pop-up akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri adalah panel Lab Details dengan info berikut:

   • Tombol Open Google Cloud console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).

   Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.

4. Klik Next.

5. Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.

6. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

7. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan mendaftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.

Catatan: Untuk melihat menu dengan daftar produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu di kiri atas.

Mengaktifkan Cloud Shell

Cloud Shell adalah mesin virtual yang dilengkapi dengan berbagai alat pengembangan. Mesin virtual ini menawarkan direktori beranda persisten berkapasitas 5 GB dan berjalan di Google Cloud. Cloud Shell menyediakan akses command-line untuk resource Google Cloud Anda.

1. Klik Activate Cloud Shell di bagian atas konsol Google Cloud.

Setelah terhubung, Anda sudah diautentikasi, dan project ditetapkan ke PROJECT_ID Anda. Output berisi baris yang mendeklarasikan PROJECT_ID untuk sesi ini:

Project Cloud Platform Anda dalam sesi ini disetel ke YOUR_PROJECT_ID

gcloud adalah alat command line untuk Google Cloud. Alat ini sudah terinstal di Cloud Shell dan mendukung pelengkapan command line.

2. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar nama akun yang aktif dengan perintah ini:

gcloud auth list

3. Klik Authorize.

4. Output Anda sekarang akan terlihat seperti ini:

Output:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net Untuk menyetel akun aktif, jalankan: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar project ID dengan perintah ini:

gcloud config list project

Output:

[core] project = <project_ID>

Contoh output:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Catatan: Untuk mendapatkan dokumentasi gcloud yang lengkap di Google Cloud, baca panduan ringkasan gcloud CLI.

Tugas 1. Mengaktifkan layanan Google Cloud

• Di Cloud Shell, gunakan gcloud untuk mengaktifkan layanan yang digunakan di lab

gcloud services enable \ compute.googleapis.com \ monitoring.googleapis.com \ logging.googleapis.com \ notebooks.googleapis.com \ aiplatform.googleapis.com \ artifactregistry.googleapis.com \ container.googleapis.com

Hal ini bertindak sebagai akses untuk menjalankan tugas pelatihan model, deployment, dan penjelasan dengan Vertex AI.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Mengaktifkan layanan Google Cloud

Tugas 2. Membuka instance Notebook Vertex

Untuk lab ini, instance Notebook Vertex yang dikonfigurasi dengan JupyterLab dan yang dikonfigurasi dengan banyak framework machine learning telah disediakan untuk Anda.

Klik instance tersebut lalu buka:

1. Di Konsol Cloud, buka Vertex AI > Workbench.

2. Klik tab User-managed-notebooks.

3. Klik OPEN JUPYTERLAB di samping nama instance Notebook Vertex yang sudah disediakan sebelumnya. Mungkin perlu waktu beberapa menit sampai opsi OPEN JUPYTERLAB muncul.

Tugas 3. Membuka notebook lab

1. Di Notebook Vertex, buka direktori berikut ini:

training-data-analyst/self-paced-labs/learning-tensorflow/convolutional-neural-networks/

2. Buka CLS_Vertex_AI_CNN_fmnist.ipynb.

3. Lanjutkan lab di notebook, lalu jalankan tiap sel dengan mengklik ikon Run ( ) di bagian atas layar. Atau, Anda dapat menjalankan kode dalam sel dengan menekan SHIFT + ENTER.

Baca narasinya dan pastikan Anda memahami apa yang terjadi di tiap sel.

Untuk melihat status pelatihan dan deployment di Vertex AI, Anda dapat mengikuti petunjuk dalam notebook yang berisi ilustrasi.

Memeriksa progress Anda di notebook

Membuat Bucket Cloud Storage

Klik Check my progress untuk memverifikasi apakah bucket sudah dibuat atau belum. Membuat Bucket Cloud Storage

Melatih Model di Vertex AI

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Melatih Model di Vertex AI

Men-deploy Model

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Men-deploy Model

Selamat!

Ini adalah akhir dari lab mandiri, Mengklasifikasikan Gambar dengan Jaringan Neural Konvolusional TensorFlow. Anda telah meluncurkan notebook konvolusi serta menjelajahi berbagai konvolusi dan penggabungan.

Langkah berikutnya/pelajari lebih lanjut

• Pelajari Jaringan neural konvolusi TensorFlow lebih lanjut.
• Baca bagian Menciptakan karya seni melalui Jaringan Neural Konvolusional.
• Ingin tahu cara penggunaan AI, baca Cara Moorfield menggunakan AutoML yang memungkinkan tenaga klinis mengembangkan solusi machine learning atau Cara AI Google Cloud meningkatkan kolaborasi tim, pengembangan game, dan jangkauan konsumen Netmarble.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 28 Februari 2024

Lab Terakhir Diuji pada 28 Februari 2024

Hak cipta 2024 Google LLC Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.