Алгоритми машинного навчання створені для прогнозування на нових прикладах, використовуючи шаблони та зв’язки, отримані з наявних даних. У контексті хмарних обчислень і, зокрема, лабораторій Google Cloud Platform (GCP), цьому процесу сприяє потужний механізм машинного навчання з Cloud ML Engine.
Щоб зрозуміти, як машинне навчання робить прогнози на нових прикладах, дуже важливо зрозуміти базові етапи:
1. Збір і підготовка даних: Першим кроком є збір відповідних даних, які представляють проблему. Ці дані можна збирати з різних джерел, таких як бази даних, API або навіть контент, створений користувачами. Після збору дані потрібно попередньо обробити та очистити, щоб забезпечити їх якість і придатність для навчання моделі машинного навчання.
2. Виділення та вибір ознак: щоб зробити точні прогнози, важливо ідентифікувати та витягти найбільш релевантні характеристики із зібраних даних. Ці функції є вхідними даними для моделі машинного навчання та можуть значно вплинути на її продуктивність. Методи вибору ознак, такі як зменшення розмірності або розробка функцій, можуть бути використані для підвищення прогностичної потужності моделі.
3. Навчання моделі: з підготовленими даними та вибраними функціями модель машинного навчання навчається за відповідним алгоритмом. Під час навчання модель вивчає основні закономірності та зв’язки в даних, коригуючи свої внутрішні параметри, щоб мінімізувати різницю між прогнозованими та фактичними результатами. Процес навчання включає ітераційну оптимізацію, коли модель піддається впливу даних кілька разів, поступово покращуючи її прогнозні можливості.
4. Оцінка моделі: після навчання необхідно оцінити продуктивність моделі, щоб оцінити її точність і здатність до узагальнення. Зазвичай це робиться шляхом поділу даних на навчальні та тестові набори, де тестовий набір використовується для вимірювання продуктивності моделі на невідомих прикладах. Такі показники оцінювання, як точність, точність, запам’ятовування або оцінка F1, можна використовувати для кількісного визначення якості прогнозування моделі.
5. Прогнозування на нових прикладах: коли навчена модель проходить етап оцінки, вона готова робити прогнози на нових, небачених прикладах. Для цього модель застосовує вивчені шаблони та зв’язки до вхідних функцій нових прикладів. Внутрішні параметри моделі, налаштовані під час навчання, використовуються для створення прогнозів на основі наданих вхідних даних. Результатом цього процесу є прогнозований результат або мітка класу, пов’язана з кожним новим прикладом.
Важливо зазначити, що точність прогнозів на нових прикладах значною мірою залежить від якості навчальних даних, репрезентативності функцій і складності базових шаблонів. Крім того, продуктивність моделі машинного навчання можна додатково покращити за допомогою таких методів, як ансамблеве навчання, налаштування моделі або використання більш просунутих алгоритмів.
Щоб проілюструвати цей процес, розглянемо практичний приклад. Припустімо, що у нас є набір даних, що містить інформацію про клієнтів, включаючи їхній вік, стать та історію покупок. Ми хочемо побудувати модель машинного навчання, яка передбачає, чи клієнт відійде (тобто припинить користуватися послугою). Після збору та попередньої обробки даних ми можемо навчити модель за допомогою таких алгоритмів, як логістична регресія, дерева рішень або нейронні мережі. Після навчання та оцінки моделі ми можемо використовувати її для прогнозування ймовірності відтоку нових клієнтів на основі їх віку, статі та історії покупок.
Машинне навчання робить прогнози на нових прикладах, використовуючи шаблони та зв’язки, отримані з наявних даних. Цей процес включає збір і підготовку даних, виділення та вибір ознак, навчання моделі, оцінку та, нарешті, прогнозування на нових прикладах. Дотримуючись цих кроків і використовуючи такі потужні інструменти, як Google Cloud ML Engine, можна робити точні прогнози в різних доменах і програмах.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Чи існує мобільний додаток Android, який можна використовувати для керування хмарною платформою Google?
- Які є способи керування Google Cloud Platform?
- Що таке хмарні обчислення?
- Яка різниця між Bigquery та Cloud SQL
- Яка різниця між хмарним SQL і хмарним гайковим ключем
- Що таке GCP App Engine?
- Яка різниця між хмарним запуском і GKE
- Яка різниця між AutoML і Vertex AI?
- Що таке контейнерне застосування?
- У чому різниця між Dataflow і BigQuery?
Більше запитань і відповідей дивіться в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform