Algorytmy uczenia maszynowego są zaprojektowane tak, aby przewidywać nowe przykłady, wykorzystując wzorce i relacje wyuczone z istniejących danych. W kontekście Cloud Computing, a konkretnie laboratoriów Google Cloud Platform (GCP), proces ten jest ułatwiony przez potężne uczenie maszynowe z Cloud ML Engine.
Aby zrozumieć, w jaki sposób uczenie maszynowe dokonuje prognoz na podstawie nowych przykładów, kluczowe jest zrozumienie podstawowych kroków:
1. Zbieranie i przygotowanie danych: Pierwszym krokiem jest zebranie odpowiednich danych, które reprezentują dany problem. Dane te mogą być zbierane z różnych źródeł, takich jak bazy danych, interfejsy API, a nawet treści generowane przez użytkowników. Po zebraniu dane muszą zostać wstępnie przetworzone i oczyszczone, aby zapewnić ich jakość i przydatność do uczenia modelu uczenia maszynowego.
2. Ekstrakcja i selekcja cech: Aby dokonać dokładnych prognoz, ważne jest, aby zidentyfikować i wyodrębnić najistotniejsze cechy z zebranych danych. Te funkcje działają jako dane wejściowe do modelu uczenia maszynowego i mogą znacząco wpłynąć na jego wydajność. Techniki selekcji cech, takie jak redukcja wymiarowości lub inżynieria cech, mogą być stosowane w celu zwiększenia mocy predykcyjnej modelu.
3. Trening modeli: Mając przygotowane dane i wybrane cechy, model uczenia maszynowego jest trenowany przy użyciu odpowiedniego algorytmu. Podczas uczenia model uczy się podstawowych wzorców i relacji w danych, dostosowując swoje parametry wewnętrzne, aby zminimalizować różnicę między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami. Proces uczenia obejmuje iteracyjną optymalizację, w której model jest wielokrotnie narażony na dane, stopniowo poprawiając jego możliwości predykcyjne.
4. Ocena modelu: Po treningu wydajność modelu musi zostać oceniona, aby ocenić jego dokładność i możliwości uogólnienia. Zwykle odbywa się to poprzez podzielenie danych na zestawy treningowe i testowe, gdzie zestaw testowy jest używany do pomiaru wydajności modelu na niewidocznych przykładach. Metryki oceny, takie jak dokładność, precyzja, przywołanie lub wynik F1, mogą być wykorzystane do ilościowego określenia jakości predykcyjnej modelu.
5. Przewidywanie na nowych przykładach: Gdy wytrenowany model przejdzie etap oceny, jest gotowy do przewidywania na nowych, niewidocznych przykładach. Aby to zrobić, model stosuje wyuczone wzorce i relacje do cech wejściowych nowych przykładów. Wewnętrzne parametry modelu, które zostały dostosowane podczas uczenia, są wykorzystywane do generowania predykcji na podstawie dostarczonych danych wejściowych. Wynikiem tego procesu jest przewidywany wynik lub etykieta klasy powiązana z każdym nowym przykładem.
Należy zauważyć, że dokładność prognoz na nowych przykładach w dużym stopniu zależy od jakości danych treningowych, reprezentatywności cech i złożoności podstawowych wzorców. Ponadto wydajność modelu uczenia maszynowego można jeszcze bardziej poprawić, stosując takie techniki, jak uczenie zespołowe, dostrajanie modelu lub stosowanie bardziej zaawansowanych algorytmów.
Aby zilustrować ten proces, rozważmy praktyczny przykład. Załóżmy, że mamy zbiór danych zawierający informacje o klientach, w tym ich wiek, płeć i historię zakupów. Chcemy zbudować model uczenia maszynowego, który przewiduje, czy klient może odejść (tj. przestać korzystać z usługi). Po zebraniu i wstępnym przetworzeniu danych możemy trenować model za pomocą algorytmów, takich jak regresja logistyczna, drzewa decyzyjne lub sieci neuronowe. Po przeszkoleniu i ocenie modelu możemy go użyć do przewidywania prawdopodobieństwa odejścia nowych klientów na podstawie ich wieku, płci i historii zakupów.
Uczenie maszynowe tworzy prognozy na podstawie nowych przykładów, wykorzystując wzorce i relacje wyuczone z istniejących danych. Proces ten obejmuje gromadzenie i przygotowywanie danych, ekstrakcję i selekcję cech, szkolenie modeli, ocenę i wreszcie przewidywanie na podstawie nowych przykładów. Wykonując te kroki i korzystając z zaawansowanych narzędzi, takich jak Google Cloud ML Engine, można dokonywać dokładnych prognoz w różnych domenach i aplikacjach.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/CL/GCP Platforma Google Cloud:
- Czy istnieje aplikacja mobilna na Androida, za pomocą której można zarządzać Google Cloud Platform?
- Jakie są sposoby zarządzania Google Cloud Platform?
- Czym jest cloud computing?
- Jaka jest różnica między Bigquery a Cloud SQL
- Jaka jest różnica między chmurą SQL a kluczem do chmury
- Co to jest silnik aplikacji GCP?
- Jaka jest różnica między uruchomieniem w chmurze a GKE
- Jaka jest różnica między AutoML a Vertex AI?
- Co to jest aplikacja kontenerowa?
- Jaka jest różnica między Dataflow a BigQuery?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/CL/GCP Google Cloud Platform