Maskinlæringsalgoritmer er designet for å gi spådommer om nye eksempler ved å bruke mønstrene og relasjonene som er lært fra eksisterende data. I sammenheng med Cloud Computing og spesifikt Google Cloud Platform (GCP) laboratorier, er denne prosessen tilrettelagt av den kraftige Machine Learning with Cloud ML Engine.
For å forstå hvordan maskinlæring gir spådommer på nye eksempler, er det avgjørende å forstå de underliggende trinnene som er involvert:
1. Datainnsamling og forberedelse: Det første trinnet er å samle inn relevante data som representerer det aktuelle problemet. Disse dataene kan samles inn fra ulike kilder, for eksempel databaser, APIer eller til og med brukergenerert innhold. Når dataene er samlet inn, må de forhåndsbehandles og renses for å sikre kvaliteten og egnetheten for opplæring av maskinlæringsmodellen.
2. Funksjonsutvinning og valg: For å gjøre nøyaktige spådommer er det viktig å identifisere og trekke ut de mest relevante funksjonene fra de innsamlede dataene. Disse funksjonene fungerer som input til maskinlæringsmodellen og kan påvirke ytelsen betydelig. Funksjonsvalgsteknikker, for eksempel dimensjonalitetsreduksjon eller funksjonsteknikk, kan brukes for å forbedre prediksjonskraften til modellen.
3. Modellopplæring: Med forberedte data og utvalgte funksjoner trenes maskinlæringsmodellen ved hjelp av en passende algoritme. Under trening lærer modellen de underliggende mønstrene og relasjonene i dataene, og justerer sine interne parametere for å minimere forskjellen mellom forutsagte og faktiske utfall. Opplæringsprosessen involverer iterativ optimalisering, der modellen eksponeres for dataene flere ganger, og gradvis forbedrer dens prediktive evner.
4. Modellevaluering: Etter trening må modellens ytelse evalueres for å vurdere nøyaktigheten og generaliseringsevnen. Dette gjøres typisk ved å dele opp dataene i trenings- og testsett, hvor testsettet brukes til å måle modellens ytelse på usynlige eksempler. Evalueringsberegninger som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling eller F1-poengsum kan brukes for å kvantifisere modellens prediktive kvalitet.
5. Prediksjon på nye eksempler: Når den trente modellen har bestått evalueringsstadiet, er den klar til å komme med spådommer på nye, usynlige eksempler. For å gjøre dette bruker modellen de lærte mønstrene og relasjonene til inputfunksjonene til de nye eksemplene. Modellens interne parametere, som ble justert under trening, brukes til å generere spådommer basert på de gitte inputene. Resultatet av denne prosessen er det forutsagte resultatet eller klasseetiketten knyttet til hvert nytt eksempel.
Det er viktig å merke seg at nøyaktigheten av spådommer på nye eksempler i stor grad avhenger av kvaliteten på treningsdataene, funksjonenes representativitet og kompleksiteten til de underliggende mønstrene. I tillegg kan ytelsen til maskinlæringsmodellen forbedres ytterligere ved å bruke teknikker som ensemblelæring, modellinnstilling eller bruk av mer avanserte algoritmer.
For å illustrere denne prosessen, la oss vurdere et praktisk eksempel. Anta at vi har et datasett som inneholder informasjon om kunder, inkludert deres alder, kjønn og kjøpshistorikk. Vi ønsker å bygge en maskinlæringsmodell som forutsier om det er sannsynlig at en kunde vil slutte (dvs. slutte å bruke en tjeneste). Etter å ha samlet inn og forbehandlet dataene, kan vi trene modellen ved å bruke algoritmer som logistisk regresjon, beslutningstrær eller nevrale nettverk. Når modellen er trent og evaluert, kan vi bruke den til å forutsi churn-sannsynligheten for nye kunder basert på deres alder, kjønn og kjøpshistorikk.
Maskinlæring gir spådommer om nye eksempler ved å utnytte mønstrene og relasjonene som er lært fra eksisterende data. Denne prosessen involverer datainnsamling og forberedelse, funksjonsutvinning og valg, modelltrening, evaluering og til slutt prediksjon på nye eksempler. Ved å følge disse trinnene og bruke kraftige verktøy som Google Cloud ML Engine, kan nøyaktige spådommer gjøres i ulike domener og applikasjoner.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Er det noen Android-mobilapplikasjon som kan brukes til administrasjon av Google Cloud Platform?
- Hva er måtene å administrere Google Cloud Platform på?
- Hva er cloud computing?
- Hva er forskjellen mellom Bigquery og Cloud SQL
- Hva er forskjellen mellom cloud SQL og cloud spanner
- Hva er GCP App Engine?
- Hva er forskjellen mellom skykjøring og GKE
- Hva er forskjellen mellom AutoML og Vertex AI?
- Hva er containerisert applikasjon?
- Hva er forskjellen mellom Dataflow og BigQuery?
Se flere spørsmål og svar i EITC/CL/GCP Google Cloud Platform