Ustvarjanje algoritmov, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo rezultate in sprejemajo odločitve, je jedro strojnega učenja na področju umetne inteligence. Ta proces vključuje usposabljanje modelov z uporabo podatkov in jim omogoča posploševanje vzorcev ter sprejemanje natančnih napovedi ali odločitev na podlagi novih, še nevidenih podatkov. V kontekstu Googlovega strojnega učenja v oblaku in napovedi brez strežnikov v velikem obsegu postane ta zmožnost še močnejša in razširljivejša.
Za začetek se poglobimo v koncept algoritmov, ki se učijo na podlagi podatkov. V strojnem učenju je algoritem niz matematičnih navodil, ki obdelujejo vhodne podatke, da ustvarijo izhod. Tradicionalni algoritmi so izrecno programirani tako, da sledijo določenim pravilom, pri strojnem učenju pa se algoritmi učijo iz podatkov, ne da bi bili izrecno programirani. Samodejno odkrijejo vzorce, razmerja in trende v podatkih za napovedi ali odločitve.
Učni proces običajno vključuje dva glavna koraka: usposabljanje in sklepanje. Med fazo usposabljanja je model strojnega učenja izpostavljen označenemu naboru podatkov, kjer je vsaka podatkovna točka povezana z znanim rezultatom ali ciljno vrednostjo. Model analizira značilnosti ali atribute podatkov in prilagodi svoje notranje parametre, da optimizira svojo sposobnost napovedovanja pravilnih rezultatov. Ta prilagoditev se pogosto izvede z uporabo optimizacijskih algoritmov, kot je gradientni spust.
Ko je model usposobljen, ga je mogoče uporabiti za sklepanje ali napovedovanje novih, še nevidenih podatkov. Model sprejme vhodne podatke, jih obdela z uporabo naučenih parametrov in ustvari napoved ali odločitev na podlagi vzorcev, ki se jih je naučil iz podatkov o usposabljanju. Na primer, model strojnega učenja, usposobljen na naboru podatkov o transakcijah strank, lahko na podlagi vzorcev, ki se jih je naučil iz preteklih podatkov, predvidi, ali je nova transakcija goljufiva ali ne.
Za natančne napovedi ali odločitve se algoritmi strojnega učenja opirajo na različne tehnike in modele. Ti vključujejo linearno regresijo, odločitvena drevesa, podporne vektorske stroje, nevronske mreže in drugo. Vsak model ima svoje prednosti in slabosti, izbira modela pa je odvisna od specifičnega problema in podatkov.
Google Cloud Machine Learning zagotavlja zmogljivo platformo za razvoj in uvajanje modelov strojnega učenja v velikem obsegu. Ponuja vrsto storitev in orodij, ki poenostavljajo proces gradnje, usposabljanja in serviranja modelov strojnega učenja. Ena taka storitev so napovedi brez strežnika, ki vam omogočajo, da uvedete svoje usposobljene modele in naredite napovedi, ne da bi vas skrbelo upravljanje infrastrukture ali težave s skaliranjem.
Z brezstrežniškimi napovedmi lahko preprosto integrirate svoje usposobljene modele v aplikacije ali sisteme in jim tako omogočite napovedi ali odločitve v realnem času. Osnovna infrastruktura se samodejno spreminja glede na povpraševanje, kar zagotavlja visoko razpoložljivost in zmogljivost. Ta razširljivost je še posebej pomembna, ko imamo opravka z velikimi količinami podatkov ali visokofrekvenčnimi zahtevami za napovedovanje.
Ustvarjanje algoritmov, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo rezultate in sprejemajo odločitve, je temeljni vidik strojnega učenja na področju umetne inteligence. Google Cloud Machine Learning s svojimi napovedmi brez strežnika v velikem obsegu zagotavlja robustno platformo za razvoj in uvajanje modelov strojnega učenja. Z izkoriščanjem moči podatkov in algoritmov strojnega učenja lahko organizacije odklenejo dragocene vpoglede, avtomatizirajo procese odločanja in spodbujajo inovacije.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning