Kurti algoritmus, kurie mokosi remiantis duomenimis, prognozuoja rezultatus ir priima sprendimus, yra mašininio mokymosi dirbtinio intelekto srityje pagrindas. Šis procesas apima modelių mokymą, naudojant duomenis ir leidžiant jiems apibendrinti modelius ir tiksliai prognozuoti ar priimti sprendimus dėl naujų, nematytų duomenų. Atsižvelgiant į „Google“ debesies mašinų mokymąsi ir numatymus be serverių, ši galimybė tampa dar galingesnė ir keičiamo dydžio.
Pirmiausia įsigilinkime į algoritmų, kurie mokosi remiantis duomenimis, sampratą. Mašininiame mokyme algoritmas yra matematinių instrukcijų rinkinys, kuris apdoroja įvesties duomenis, kad gautų išvestį. Tradiciniai algoritmai yra aiškiai užprogramuoti taip, kad atitiktų konkrečias taisykles, tačiau mašininio mokymosi metu algoritmai mokosi iš duomenų, nebūdami aiškiai užprogramuoti. Jie automatiškai atranda duomenų modelius, ryšius ir tendencijas, kad galėtų prognozuoti ar priimti sprendimus.
Mokymosi procesas paprastai apima du pagrindinius etapus: mokymą ir išvadas. Mokymo etape mašininio mokymosi modelis yra veikiamas pažymėtu duomenų rinkiniu, kuriame kiekvienas duomenų taškas yra susietas su žinomu rezultatu arba tiksline verte. Modelis analizuoja duomenų ypatybes ar atributus ir koreguoja vidinius parametrus, kad optimizuotų gebėjimą numatyti teisingus rezultatus. Šis koregavimas dažnai atliekamas naudojant optimizavimo algoritmus, pvz., gradiento nusileidimą.
Kai modelis yra išmokytas, jis gali būti naudojamas išvadoms arba naujų, nematytų duomenų numatymui daryti. Modelis priima įvesties duomenis, apdoroja juos naudodamas išmoktus parametrus ir sukuria prognozę arba sprendimą, pagrįstą modeliais, kuriuos išmoko iš mokymo duomenų. Pavyzdžiui, mašininio mokymosi modelis, parengtas pagal klientų operacijų duomenų rinkinį, gali numatyti, ar nauja operacija yra apgaulinga, ar ne, remiantis modeliais, kuriuos išmoko iš ankstesnių duomenų.
Kad būtų galima tiksliai prognozuoti ar priimti sprendimus, mašininio mokymosi algoritmai remiasi įvairiais metodais ir modeliais. Tai apima tiesinę regresiją, sprendimų medžius, paramos vektorines mašinas, neuroninius tinklus ir kt. Kiekvienas modelis turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses, o modelio pasirinkimas priklauso nuo konkrečios problemos ir turimų duomenų.
„Google Cloud Machine Learning“ yra galinga platforma, skirta plataus masto mašininio mokymosi modeliams kurti ir diegti. Ji siūlo daugybę paslaugų ir įrankių, kurie supaprastina mašininio mokymosi modelių kūrimo, mokymo ir aptarnavimo procesą. Viena iš tokių paslaugų yra numatymai be serverių, leidžiantys įdiegti apmokytus modelius ir daryti prognozes nesijaudinant dėl infrastruktūros valdymo ar mastelio keitimo problemų.
Naudodami numatymus be serverio, galite lengvai integruoti apmokytus modelius į programas ar sistemas, kad jie galėtų prognozuoti arba priimti sprendimus realiuoju laiku. Pagrindinė infrastruktūra automatiškai keičiasi pagal poreikį, užtikrindama aukštą pasiekiamumą ir našumą. Šis mastelio keitimas yra ypač svarbus dirbant su dideliu duomenų kiekiu arba aukšto dažnio numatymo užklausomis.
Algoritmų, kurie mokosi remiantis duomenimis, prognozuoja rezultatus ir priima sprendimus, kūrimas yra pagrindinis mašininio mokymosi dirbtinio intelekto srityje aspektas. „Google Cloud Machine Learning“ su savo didelio masto prognozėmis be serverių yra patikima platforma mašininio mokymosi modeliams kurti ir diegti. Išnaudodamos duomenų ir mašininio mokymosi algoritmų galią, organizacijos gali atskleisti vertingas įžvalgas, automatizuoti sprendimų priėmimo procesus ir paskatinti naujoves.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning