Mašininio mokymosi algoritmai skirti numatyti naujų pavyzdžių, naudojant modelius ir ryšius, išmoktus iš esamų duomenų. Debesų kompiuterijos ir konkrečiai Google Cloud Platform (GCP) laboratorijų kontekste šį procesą palengvina galingas mašininis mokymasis su Cloud ML Engine.
Norint suprasti, kaip mašininis mokymasis numato naujus pavyzdžius, labai svarbu suprasti pagrindinius veiksmus:
1. Duomenų rinkimas ir paruošimas: Pirmiausia reikia surinkti atitinkamus duomenis, atspindinčius nagrinėjamą problemą. Šie duomenys gali būti renkami iš įvairių šaltinių, pavyzdžiui, duomenų bazių, API ar net vartotojų sukurto turinio. Surinktus duomenis reikia iš anksto apdoroti ir išvalyti, kad būtų užtikrinta jų kokybė ir tinkamumas mokyti mašininio mokymosi modelį.
2. Funkcijų išskyrimas ir atranka: norint atlikti tikslias prognozes, svarbu nustatyti ir iš surinktų duomenų išskirti svarbiausias savybes. Šios funkcijos veikia kaip mašininio mokymosi modelio įvestis ir gali labai paveikti jo veikimą. Funkcijų atrankos metodai, tokie kaip matmenų mažinimas arba funkcijų inžinerija, gali būti naudojami siekiant padidinti modelio nuspėjamąją galią.
3. Modelio mokymas: Su paruoštais duomenimis ir pasirinktomis funkcijomis mašininio mokymosi modelis apmokomas naudojant atitinkamą algoritmą. Mokymo metu modelis išmoksta pagrindinius duomenų modelius ir ryšius, koreguodamas savo vidinius parametrus, kad sumažintų skirtumą tarp numatomų ir faktinių rezultatų. Mokymo procesas apima kartotinį optimizavimą, kai modelis kelis kartus veikiamas duomenų atžvilgiu, palaipsniui gerinant jo nuspėjamąsias galimybes.
4. Modelio įvertinimas: po mokymo reikia įvertinti modelio veikimą, siekiant įvertinti jo tikslumą ir apibendrinimo galimybes. Paprastai tai atliekama padalijant duomenis į mokymo ir testavimo rinkinius, kur testavimo rinkinys naudojamas modelio našumui matuoti pagal neregėtus pavyzdžius. Modelio nuspėjamai kokybei kiekybiškai įvertinti galima naudoti vertinimo metriką, pvz., tikslumą, tikslumą, prisiminimą arba F1 balą.
5. Naujų pavyzdžių numatymas: kai apmokytas modelis praeina vertinimo etapą, jis yra pasirengęs prognozuoti naujus, nematytus pavyzdžius. Norėdami tai padaryti, modelis taiko išmoktus modelius ir ryšius naujų pavyzdžių įvesties ypatybėms. Modelio vidiniai parametrai, kurie buvo pakoreguoti treniruočių metu, naudojami prognozėms, pagrįstoms pateiktomis įvestimis, generuoti. Šio proceso rezultatas yra numatomas rezultatas arba klasės etiketė, susieta su kiekvienu nauju pavyzdžiu.
Svarbu pažymėti, kad naujų pavyzdžių prognozių tikslumas labai priklauso nuo mokymo duomenų kokybės, savybių reprezentatyvumo ir pagrindinių modelių sudėtingumo. Be to, mašininio mokymosi modelio našumas gali būti dar labiau pagerintas naudojant tokius metodus kaip ansamblio mokymasis, modelio derinimas arba naudojant pažangesnius algoritmus.
Norėdami iliustruoti šį procesą, panagrinėkime praktinį pavyzdį. Tarkime, kad turime duomenų rinkinį, kuriame yra informacijos apie klientus, įskaitant jų amžių, lytį ir pirkimo istoriją. Norime sukurti mašininio mokymosi modelį, kuris numatytų, ar klientas gali atsisakyti (ty nustoti naudotis paslauga). Surinkę ir iš anksto apdoroję duomenis, galime parengti modelį naudodami tokius algoritmus kaip logistinė regresija, sprendimų medžiai ar neuroniniai tinklai. Kai modelis bus apmokytas ir įvertintas, galime jį naudoti norėdami numatyti naujų klientų pasitraukimo tikimybę pagal jų amžių, lytį ir pirkimo istoriją.
Mašininis mokymasis leidžia prognozuoti naujus pavyzdžius, naudodamas modelius ir ryšius, išmoktus iš esamų duomenų. Šis procesas apima duomenų rinkimą ir paruošimą, funkcijų išgavimą ir atranką, modelio mokymą, įvertinimą ir galiausiai naujų pavyzdžių prognozavimą. Atlikus šiuos veiksmus ir naudojant tokius galingus įrankius, kaip „Google Cloud ML Engine“, galima tiksliai prognozuoti įvairiuose domenuose ir programose.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“:
- Ar yra „Android“ mobilioji programa, kurią galima naudoti „Google Cloud Platform“ tvarkymui?
- Kokie yra „Google Cloud Platform“ valdymo būdai?
- Kas yra debesų kompiuterija?
- Kuo skiriasi „Bigquery“ ir „Cloud SQL“?
- Kuo skiriasi debesies SQL ir debesies veržliaraktis
- Kas yra GCP App Engine?
- Kuo skiriasi „Cloud Run“ ir „GKE“.
- Kuo skiriasi AutoML ir Vertex AI?
- Kas yra konteinerinė programa?
- Kuo skiriasi „Dataflow“ ir „BigQuery“?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/CL/GCP Google Cloud Platform