Mašīnmācīšanās algoritmi ir izstrādāti, lai prognozētu jaunus piemērus, izmantojot modeļus un attiecības, kas iegūtas no esošajiem datiem. Mākoņdatošanas un īpaši Google Cloud Platform (GCP) laboratoriju kontekstā šo procesu atvieglo jaudīgā mašīnmācīšanās ar Cloud ML Engine.
Lai saprastu, kā mašīnmācība sniedz prognozes par jauniem piemēriem, ir ļoti svarīgi izprast iesaistītās darbības.
1. Datu vākšana un sagatavošana. Pirmais solis ir apkopot attiecīgos datus, kas atspoguļo konkrēto problēmu. Šos datus var ievākt no dažādiem avotiem, piemēram, datu bāzēm, API vai pat lietotāju ģenerēta satura. Kad dati ir savākti, tie ir iepriekš jāapstrādā un jāiztīra, lai nodrošinātu to kvalitāti un piemērotību mašīnmācīšanās modeļa apmācībai.
2. Iezīmju iegūšana un atlase: lai veiktu precīzas prognozes, ir svarīgi identificēt un iegūt visatbilstošākās iezīmes no savāktajiem datiem. Šīs funkcijas darbojas kā ievade mašīnmācīšanās modelī un var būtiski ietekmēt tā veiktspēju. Lai uzlabotu modeļa paredzamo jaudu, var izmantot iezīmju atlases metodes, piemēram, izmēru samazināšanu vai funkciju inženieriju.
3. Modeļa apmācība: izmantojot sagatavotos datus un atlasītās funkcijas, mašīnmācīšanās modelis tiek apmācīts, izmantojot atbilstošu algoritmu. Apmācības laikā modelis apgūst pamatā esošos modeļus un attiecības datos, pielāgojot iekšējos parametrus, lai samazinātu atšķirību starp prognozētajiem un faktiskajiem rezultātiem. Apmācības process ietver iteratīvu optimizāciju, kurā modelis tiek pakļauts datiem vairākas reizes, pakāpeniski uzlabojot tā prognozēšanas iespējas.
4. Modeļa novērtēšana: pēc apmācības ir jānovērtē modeļa veiktspēja, lai novērtētu tā precizitāti un vispārināšanas iespējas. Tas parasti tiek darīts, sadalot datus apmācības un testēšanas kopās, kur testēšanas kopa tiek izmantota, lai mērītu modeļa veiktspēju neredzētos piemēros. Novērtēšanas metriku, piemēram, precizitāti, precizitāti, atsaukšanu vai F1 rezultātu, var izmantot, lai kvantitatīvi noteiktu modeļa paredzamo kvalitāti.
5. Prognozes par jauniem piemēriem: kad apmācītais modelis ir izturējis novērtēšanas posmu, tas ir gatavs prognozēt jaunus, neredzētus piemērus. Lai to izdarītu, modelis piemēro apgūtos modeļus un attiecības jauno piemēru ievades iezīmēm. Modeļa iekšējie parametri, kas tika pielāgoti apmācības laikā, tiek izmantoti, lai ģenerētu prognozes, pamatojoties uz sniegtajiem ievadiem. Šī procesa rezultāts ir paredzamais rezultāts vai klases etiķete, kas saistīta ar katru jaunu piemēru.
Ir svarīgi atzīmēt, ka jauno piemēru prognožu precizitāte lielā mērā ir atkarīga no apmācības datu kvalitātes, pazīmju reprezentativitātes un pamatā esošo modeļu sarežģītības. Turklāt mašīnmācīšanās modeļa veiktspēju var vēl vairāk uzlabot, izmantojot tādas metodes kā ansambļa mācīšanos, modeļu noregulēšanu vai modernākus algoritmus.
Lai ilustrētu šo procesu, apskatīsim praktisku piemēru. Pieņemsim, ka mums ir datu kopa, kurā ir informācija par klientiem, tostarp viņu vecums, dzimums un pirkumu vēsture. Mēs vēlamies izveidot mašīnmācīšanās modeli, kas prognozē, vai klients, visticamāk, atteiksies (ti, pārtrauks izmantot pakalpojumu). Pēc datu savākšanas un priekšapstrādes mēs varam apmācīt modeli, izmantojot tādus algoritmus kā loģistikas regresija, lēmumu koki vai neironu tīkli. Kad modelis ir apmācīts un novērtēts, mēs varam to izmantot, lai prognozētu jaunu klientu atteikšanās iespējamību, pamatojoties uz viņu vecumu, dzimumu un pirkumu vēsturi.
Mašīnmācība sniedz prognozes par jauniem piemēriem, izmantojot modeļus un attiecības, kas iegūtas no esošajiem datiem. Šis process ietver datu vākšanu un sagatavošanu, funkciju ieguvi un atlasi, modeļu apmācību, novērtēšanu un, visbeidzot, jaunu piemēru prognozēšanu. Veicot šīs darbības un izmantojot jaudīgus rīkus, piemēram, Google Cloud ML Engine, var veikt precīzas prognozes dažādos domēnos un lietojumprogrammās.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma:
- Vai ir kāda Android mobilā lietojumprogramma, ko var izmantot Google Cloud Platform pārvaldībai?
- Kādi ir Google mākoņa platformas pārvaldības veidi?
- Kas ir mākoņdatošana?
- Kāda ir atšķirība starp Bigquery un Cloud SQL
- Kāda ir atšķirība starp mākoņa SQL un mākoņa uzgriežņu atslēgu
- Kas ir GCP App Engine?
- Kāda ir atšķirība starp mākoņa darbību un GKE
- Kāda ir atšķirība starp AutoML un Vertex AI?
- Kas ir konteinerizēta lietojumprogramma?
- Kāda ir atšķirība starp Dataflow un BigQuery?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/CL/GCP Google Cloud Platform