Как создать обученную модель Gemini в Google AI Studio (для начинающих)   

1.1. Создание проекта:

• Перейдите в Google AI Studio (Ссылка на Google AI Studio: https://cloud.google.com/generative-ai-studio).
• Нажмите кнопку "Создать проект".
• Введите название проекта и нажмите "Создать".

1.2. Выбор типа модели:

• В левой панели нажмите "Модели".
• Найдите "Gemini" и нажмите "Создать".

1.3. Выбор набора данных:

• Нажмите "Выбрать набор данных".
• Выберите "Общедоступные" или "Загрузить свой".
• Для простоты: выберите "Общедоступные".
• Найдите набор данных, который вам подходит, например, "Iris Flowers".
• Нажмите "Выбрать".

1.4. Выбор параметров обучения:

• Нажмите "Настроить модель".
• Оставьте параметры по умолчанию или измените их, если хотите.
• Рекомендуется: для первого раза оставить параметры по умолчанию.
• Нажмите "Сохранить".

2.1. Запуск обучения:

• Нажмите "Обучить".
• Модель будет обучаться в течение нескольких минут.
• Время обучения: зависит от размера и сложности набора данных.
• Вы можете отслеживать ход обучения на панели "Прогресс".

2.2. Проверка результатов:

• После завершения обучения нажмите "Результаты".
• Вы увидите точность модели, а также другие показатели, такие как AUC-ROC и F1-score.
• Интерпретация: чем выше точность и AUC-ROC, тем лучше модель.

3.1. Визуализация:

• Нажмите "Визуализация".
• Вы можете увидеть, как модель классифицирует данные.
• Например: для набора данных "Iris Flowers" вы можете увидеть, как модель разделяет цветы на три класса (Iris setosa, Iris versicolor и Iris virginica).

3.2. Анализ ошибок:

• Нажмите "Анализ ошибок".
• Вы можете увидеть, какие ошибки допустила модель.
• Полезно: для определения причин ошибок и их исправления.

4.1. Экспорт модели:

• Нажмите "Экспорт".
• Выберите формат модели, например TensorFlow или ONNX.
• Рекомендуется: выбрать формат TensorFlow, если вы планируете использовать модель в Google Cloud Platform.
• Нажмите "Экспортировать".

4.2. Деплоймент модели:

• Вы можете развернуть модель в Google Cloud Platform (Ссылка на Google Cloud Platform: https://cloud.google.com/) или использовать ее в других приложениях.
• Например: вы можете развернуть модель в Google Kubernetes Engine (Ссылка на Google Kubernetes Engine: https://cloud.google.com/kubernetes-engine) для создания веб-сервиса.