Algoritmi strojnega učenja so zasnovani za napovedovanje novih primerov z uporabo vzorcev in odnosov, pridobljenih iz obstoječih podatkov. V kontekstu računalništva v oblaku in zlasti laboratorijev Google Cloud Platform (GCP) ta proces olajša zmogljivo strojno učenje z mehanizmom Cloud ML.
Da bi razumeli, kako strojno učenje daje napovedi na novih primerih, je ključnega pomena razumeti temeljne korake:
1. Zbiranje in priprava podatkov: Prvi korak je zbiranje ustreznih podatkov, ki predstavljajo obravnavani problem. Te podatke je mogoče zbrati iz različnih virov, kot so baze podatkov, API-ji ali celo vsebina, ki jo ustvarijo uporabniki. Ko so podatki zbrani, jih je treba predhodno obdelati in očistiti, da se zagotovi njihova kakovost in primernost za usposabljanje modela strojnega učenja.
2. Ekstrakcija in izbira funkcij: Za natančne napovedi je pomembno identificirati in izluščiti najpomembnejše značilnosti iz zbranih podatkov. Te funkcije delujejo kot vhodni podatki za model strojnega učenja in lahko znatno vplivajo na njegovo delovanje. Za izboljšanje napovedne moči modela je mogoče uporabiti tehnike izbire funkcij, kot je zmanjšanje dimenzionalnosti ali inženiring funkcij.
3. Usposabljanje modela: S pripravljenimi podatki in izbranimi funkcijami se model strojnega učenja uri z uporabo ustreznega algoritma. Med usposabljanjem se model nauči osnovnih vzorcev in odnosov v podatkih ter prilagodi svoje notranje parametre, da zmanjša razliko med predvidenimi in dejanskimi rezultati. Proces usposabljanja vključuje iterativno optimizacijo, kjer je model večkrat izpostavljen podatkom, s čimer se postopoma izboljšujejo njegove napovedne zmožnosti.
4. Vrednotenje modela: Po usposabljanju je treba oceniti delovanje modela, da ocenimo njegovo natančnost in zmožnost posploševanja. To se običajno naredi tako, da se podatki razdelijo na nabore za usposabljanje in testiranje, kjer se nabor za testiranje uporablja za merjenje zmogljivosti modela na nevidenih primerih. Meritve ocenjevanja, kot so točnost, natančnost, priklic ali rezultat F1, se lahko uporabijo za kvantificiranje napovedne kakovosti modela.
5. Napovedovanje novih primerov: Ko usposobljeni model prestane stopnjo ocenjevanja, je pripravljen na napovedovanje novih, še nevidenih primerov. Da bi to naredil, model uporabi naučene vzorce in razmerja na vhodnih funkcijah novih primerov. Notranji parametri modela, ki so bili prilagojeni med usposabljanjem, se uporabljajo za ustvarjanje napovedi na podlagi posredovanih vnosov. Izhod tega procesa je predvideni rezultat ali oznaka razreda, povezana z vsakim novim primerom.
Pomembno je omeniti, da je natančnost napovedi na novih primerih močno odvisna od kakovosti podatkov o usposabljanju, reprezentativnosti funkcij in kompleksnosti osnovnih vzorcev. Poleg tega je mogoče učinkovitost modela strojnega učenja dodatno izboljšati z uporabo tehnik, kot je ansambelsko učenje, prilagajanje modela ali uporaba naprednejših algoritmov.
Za ponazoritev tega postopka si oglejmo praktični primer. Recimo, da imamo nabor podatkov, ki vsebuje informacije o strankah, vključno z njihovo starostjo, spolom in zgodovino nakupov. Želimo zgraditi model strojnega učenja, ki predvideva, ali bo stranka verjetno odpadla (tj. prenehala uporabljati storitev). Po zbiranju in predhodni obdelavi podatkov lahko usposobimo model z uporabo algoritmov, kot so logistična regresija, odločitvena drevesa ali nevronske mreže. Ko je model usposobljen in ovrednoten, ga lahko uporabimo za napovedovanje verjetnosti odliva za nove stranke na podlagi njihove starosti, spola in zgodovine nakupov.
Strojno učenje daje napovedi na novih primerih z izkoriščanjem vzorcev in odnosov, pridobljenih iz obstoječih podatkov. Ta proces vključuje zbiranje in pripravo podatkov, ekstrakcijo in izbiro funkcij, usposabljanje modela, vrednotenje in končno napoved na novih primerih. Z upoštevanjem teh korakov in uporabo zmogljivih orodij, kot je Google Cloud ML Engine, je mogoče narediti natančne napovedi v različnih domenah in aplikacijah.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Ali obstaja kakšna mobilna aplikacija za Android, ki jo je mogoče uporabiti za upravljanje Google Cloud Platform?
- Kakšni so načini za upravljanje Google Cloud Platform?
- Kaj je računalništvo v oblaku?
- Kakšna je razlika med Bigqueryjem in Cloud SQL
- Kakšna je razlika med SQL v oblaku in ključem v oblaku
- Kaj je GCP App Engine?
- Kakšna je razlika med zagonom v oblaku in GKE
- Kakšna je razlika med AutoML in Vertex AI?
- Kaj je kontejnerska aplikacija?
- Kakšna je razlika med Dataflowom in BigQueryjem?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/CL/GCP Google Cloud Platform