Bước 1: Trước tiên các bạn hãy download tập dữ liệu (dataset) để cho ML học theo link này (197MB) , rồi unzip nó, sẽ có dataset các ảnh về các loại chó khác nhau, mình chỉ lấy 2 loại để cho ML học: tập ảnh trong folder train/n02085782-Japanese_spaniel hiểu là chó cảnh Nhật, train/n02110958-pug hiểu là chó mặt xệ. Mục đích của mình là cho ML học và phân biệt được ảnh hai loại chó này.
Bước 2: Trên menu bên trái của console GPC, (nếu bạn chưa có tài khoản GPC bạn coi lại bài này để thiết lập) chọn Vision, sẽ ra màn hình bên dưới. Tiếp theo bạn click Get started ở mục AutoML Vision.
Bước 3: Tạo dataset cho AutoML Vision (gọi tắt là ML do trong bài này chỉ nói về loại máy học này). Nếu lần đầu vào giao diện ML, sẽ xuất hiện màn hình bên dưới. Nếu các bạn đã enable billing cho project của mình rồi (tham khảo) thì chỉ cần click Set up now.
Tiếp theo Click New dataset để ra màn hình tạo một dataset cho ML, (Dataset name: chọn tên bất kỳ tuỳ bạn, Import images chọn Import images later) rồi click Create dataset như hình dưới.
Ở màn hình tiếp theo chúng ta sẽ tạo 2 label có tên ChoMatXe, ChoCanhNhat bằng cách Click button ADD LABEL (tham khảo hình dưới)
Tiếp theo chọn ADD IMAGES, chọn Upload from your computer, sẽ chọn những ảnh ở folder train/n02110958-pug trong Bước 1 , và gắn cho nhãn ChoCanhNhat vưà tạo ở trên. Tương tự vậy ta sẽ upload ảnh ở folder train/n02110958-pug và gắn nhãn ChoMatXe. Xong bước này là ta đã tạo xong dataset cho ML.
Hình dưới mình chỉ upload lên 66 hình chó mặt xệ, và 66 hình chó cảnh Nhật có gắn nhãn (label) tương ứng.
Bước 4: Cho ML học từ dataset đã được tạo ở Bước 3 . Trên màn hình giao diện, click TRAIN > Start training >Start training theo thứ tự như hình dưới, sẽ mất hơi lâu một chút (khoảng hơn 10 phút trong trường hợp 132 hình) để máy học.
Kết quả cuối cùng ta đã có một model đã qua đào tạo.
Bước 5: Kiểm tra xem ML vừa được đào tạo nhận biết các ảnh như thế nào. Click predict, click upload images, các bạn hãy upload một ảnh về các loài chó xem ML nhận biết như thế nào nhé (có thể upload các ảnh ở folder test/ ở Bước 1)
Khi thực hành có chỗ nào chưa hiểu, cần support, các bạn hãy liên hệ với các chuyên gia – Cloud Ace Việt Nam – để được hỗ trợ tốt hơn.
Liên hệ ngay với chúng tôi, Cloud Ace Việt Nam để được tư vấn về G Suite, Google Cloud Platform (GCP).
