Algoritmy strojového učenia sú navrhnuté tak, aby predpovedali nové príklady využitím vzorov a vzťahov získaných z existujúcich údajov. V kontexte cloud computingu a konkrétne laboratórií Google Cloud Platform (GCP) tento proces uľahčuje výkonné strojové učenie s Cloud ML Engine.
Aby sme pochopili, ako strojové učenie predpovedá nové príklady, je dôležité pochopiť základné kroky, ktoré s tým súvisia:
1. Zber a príprava údajov: Prvým krokom je zhromaždenie relevantných údajov, ktoré predstavujú daný problém. Tieto údaje možno zbierať z rôznych zdrojov, ako sú databázy, rozhrania API alebo dokonca obsah vytvorený používateľmi. Po zozbieraní je potrebné údaje predspracovať a vyčistiť, aby sa zabezpečila ich kvalita a vhodnosť na trénovanie modelu strojového učenia.
2. Extrakcia a výber funkcií: Aby bolo možné urobiť presné predpovede, je dôležité identifikovať a extrahovať zo zozbieraných údajov tie najrelevantnejšie funkcie. Tieto funkcie fungujú ako vstupy do modelu strojového učenia a môžu výrazne ovplyvniť jeho výkon. Techniky výberu prvkov, ako je redukcia rozmerov alebo inžinierstvo prvkov, sa môžu použiť na zvýšenie prediktívnej sily modelu.
3. Tréning modelu: S pripravenými dátami a vybranými funkciami je model strojového učenia trénovaný pomocou vhodného algoritmu. Počas tréningu sa model učí základné vzorce a vzťahy v rámci údajov a upravuje svoje interné parametre tak, aby sa minimalizoval rozdiel medzi predpokladanými a skutočnými výsledkami. Tréningový proces zahŕňa iteračnú optimalizáciu, kde je model vystavený dátam viackrát, čím sa postupne zlepšujú jeho prediktívne schopnosti.
4. Hodnotenie modelu: Po tréningu je potrebné vyhodnotiť výkon modelu, aby sa posúdila jeho presnosť a schopnosti zovšeobecnenia. Zvyčajne sa to robí rozdelením údajov do tréningových a testovacích sád, kde sa testovacia sada používa na meranie výkonnosti modelu na neviditeľných príkladoch. Na kvantifikáciu prediktívnej kvality modelu možno použiť hodnotiace metriky, ako je presnosť, presnosť, spomínanie alebo skóre F1.
5. Predpovedanie nových príkladov: Keď natrénovaný model prejde fázou hodnotenia, je pripravený predpovedať nové, neviditeľné príklady. Na tento účel model aplikuje naučené vzorce a vzťahy na vstupné vlastnosti nových príkladov. Vnútorné parametre modelu, ktoré boli upravené počas tréningu, sa využívajú na generovanie predpovedí na základe poskytnutých vstupov. Výstupom tohto procesu je predpokladaný výsledok alebo označenie triedy spojené s každým novým príkladom.
Je dôležité poznamenať, že presnosť predpovedí na nových príkladoch výrazne závisí od kvality trénovacích údajov, reprezentatívnosti funkcií a zložitosti základných vzorov. Výkonnosť modelu strojového učenia sa navyše môže ďalej zlepšiť použitím techník, ako je učenie súboru, ladenie modelu alebo použitie pokročilejších algoritmov.
Na ilustráciu tohto procesu uveďme praktický príklad. Predpokladajme, že máme súbor údajov obsahujúci informácie o zákazníkoch vrátane ich veku, pohlavia a histórie nákupov. Chceme vytvoriť model strojového učenia, ktorý predpovedá, či je pravdepodobné, že zákazník stratí svoje služby (tj prestane používať službu). Po zozbieraní a predspracovaní údajov môžeme model trénovať pomocou algoritmov ako logistická regresia, rozhodovacie stromy alebo neurónové siete. Keď je model vyškolený a vyhodnotený, môžeme ho použiť na predpovedanie pravdepodobnosti odchodu nových zákazníkov na základe ich veku, pohlavia a histórie nákupov.
Strojové učenie vytvára predpovede na nových príkladoch využívaním vzorov a vzťahov získaných z existujúcich údajov. Tento proces zahŕňa zber a prípravu údajov, extrakciu a výber funkcií, trénovanie modelu, vyhodnotenie a nakoniec predikciu na nových príkladoch. Dodržaním týchto krokov a využitím výkonných nástrojov, ako je Google Cloud ML Engine, je možné vytvárať presné predpovede v rôznych doménach a aplikáciách.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Ak Cloud Shell poskytuje vopred nakonfigurovaný shell s Cloud SDK a nepotrebuje lokálne zdroje, aká je výhoda použitia lokálnej inštalácie Cloud SDK namiesto použitia Cloud Shell prostredníctvom Cloud Console?
- Existuje mobilná aplikácia pre Android, ktorú možno použiť na správu platformy Google Cloud?
- Aké sú spôsoby správy platformy Google Cloud?
- Čo je to cloud computing?
- Aký je rozdiel medzi Bigquery a Cloud SQL
- Aký je rozdiel medzi cloudovým SQL a cloudovým kľúčom
- Čo je GCP App Engine?
- Aký je rozdiel medzi cloud run a GKE
- Aký je rozdiel medzi AutoML a Vertex AI?
- Čo je kontajnerová aplikácia?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/CL/GCP Google Cloud Platform