Jadrom strojového učenia v oblasti umelej inteligencie je vytváranie algoritmov, ktoré sa učia na základe údajov, predpovedajú výsledky a robia rozhodnutia. Tento proces zahŕňa tréningové modely využívajúce údaje, ktoré im umožňujú zovšeobecňovať vzorce a robiť presné predpovede alebo rozhodnutia na základe nových, neviditeľných údajov. V kontexte strojového učenia Google Cloud Machine Learning a predpovedí bez servera vo veľkom rozsahu sa táto schopnosť stáva ešte výkonnejšou a škálovateľnejšou.
Na začiatok sa ponorme do konceptu algoritmov, ktoré sa učia na základe údajov. V strojovom učení je algoritmus súborom matematických inštrukcií, ktoré spracovávajú vstupné dáta, aby vytvorili výstup. Tradičné algoritmy sú explicitne naprogramované tak, aby dodržiavali špecifické pravidlá, ale v strojovom učení sa algoritmy učia z údajov bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Automaticky zisťujú vzory, vzťahy a trendy v údajoch, aby mohli robiť predpovede alebo rozhodnutia.
Proces učenia sa zvyčajne zahŕňa dva hlavné kroky: školenie a odvodenie. Počas tréningovej fázy je model strojového učenia vystavený označenému súboru údajov, kde je každý údajový bod spojený so známym výsledkom alebo cieľovou hodnotou. Model analyzuje vlastnosti alebo atribúty údajov a upravuje svoje interné parametre, aby optimalizoval svoju schopnosť predpovedať správne výsledky. Toto nastavenie sa často vykonáva pomocou optimalizačných algoritmov, ako je klesanie gradientu.
Keď je model natrénovaný, možno ho použiť na odvodenie alebo predpovedanie nových, neviditeľných údajov. Model preberá vstupné údaje, spracováva ich pomocou naučených parametrov a vytvára predpoveď alebo rozhodnutie na základe vzorov, ktoré sa naučil z trénovacích údajov. Napríklad model strojového učenia trénovaný na súbore údajov o zákazníckych transakciách môže predpovedať, či je nová transakcia podvodná alebo nie, na základe vzorov, ktoré sa naučil z minulých údajov.
Na presné predpovede alebo rozhodnutia sa algoritmy strojového učenia spoliehajú na rôzne techniky a modely. Patria sem lineárna regresia, rozhodovacie stromy, podporné vektorové stroje, neurónové siete a ďalšie. Každý model má svoje silné a slabé stránky a výber modelu závisí od konkrétneho problému a dostupných údajov.
Google Cloud Machine Learning poskytuje výkonnú platformu na vývoj a nasadenie modelov strojového učenia vo veľkom rozsahu. Ponúka celý rad služieb a nástrojov, ktoré zjednodušujú proces vytvárania, školenia a poskytovania modelov strojového učenia. Jednou z takýchto služieb sú predpovede bez servera, ktoré vám umožňujú nasadzovať vaše natrénované modely a robiť predpovede bez obáv o správu infraštruktúry alebo problémy so škálovaním.
Pomocou predpovedí bez servera môžete jednoducho integrovať svoje natrénované modely do aplikácií alebo systémov, čo im umožní robiť predpovede alebo rozhodnutia v reálnom čase. Základná infraštruktúra sa automaticky škáluje na základe dopytu, čím sa zabezpečí vysoká dostupnosť a výkon. Táto škálovateľnosť je obzvlášť dôležitá pri riešení veľkých objemov údajov alebo požiadaviek na predikciu vysokej frekvencie.
Vytváranie algoritmov, ktoré sa učia na základe údajov, predpovedajú výsledky a robia rozhodnutia, je základným aspektom strojového učenia v oblasti umelej inteligencie. Google Cloud Machine Learning so svojimi predpovedami bez servera poskytuje robustnú platformu na vývoj a nasadenie modelov strojového učenia. Využitím výkonu dát a algoritmov strojového učenia môžu organizácie odomknúť cenné poznatky, automatizovať rozhodovacie procesy a podporovať inovácie.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning